如何在保留主資料幀中的資訊的同時合併列上的資料幀？

在保留資訊的同時合併列上的DataFrame

使用Pandas 在Python 中處理資料時，基於公用列合併資料幀是一種常見的做法任務。然而，有時有必要保留兩個資料幀中的信息，特別是當它們包含重疊但不完整的資料時。本文探討了在列上合併資料幀的解決方案，同時確保保留主資料幀中的資訊。

問題陳述

考慮兩個資料幀，df1 和 df2。 df1 包含有關個人年齡的信息，而 df2 包含其性別資訊。目標是在「名稱」列上合併 df1 和 df2，但僅保留 df1 中的資訊。個體可能不會總是出現在兩個資料框中。

解決方案

為了實現這一點，我們可以使用透過設定索引建立的Series的map()方法將一個資料幀加入我們要合併的列。 map() 方法讓我們可以應用映射函數，在本例中，該函數將在另一個資料幀中進行查找。

<code class="python"># Create the dataframes
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Sara', 'Eva', 'Jack', 'Laura'],
                    'Age': [34, 18, 44, 27, 30]})

df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Paul', 'Eva', 'Jack', 'Michelle'],
                    'Sex': ['M', 'M', 'F', 'M', 'F']})

# Set the index of df2 to Name
df2.set_index('Name', inplace=True)

# Perform the lookup using map
df1['Sex'] = df1['Name'].map(df2['Sex'])

# Display the merged dataframe
print(df1)</code>

替代解決方案：Left Join

或者，我們可以使用帶有左連接的合併，這確保df1 中的所有行都包含在合併的資料框中，即使df2 中沒有對應的行。

<code class="python"># Perform the left join
df3 = df1.merge(df2, on='Name', how='left')

# Display the merged dataframe
print(df3)</code>

注意： 如果資料框包含多個要合併的資料列，請使用merge(on=['Year', 'Code'], how='left')或指定左合併後的欄位（例如df1.merge( df2[['Year', 'Code', 'Val']], on=['Year', 'Code'], how='left')).

處理重複

如果用於合併的列有重複項，則處理重複值以防止歧義非常重要。這可以使用 drop_duplicates() 或使用字典來指定映射來完成。

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