設(shè)置我有 2 個熊貓 dfs（df1 和 df2），其中包含一些重疊行和一些非重疊行。兩個 dfs 都有列order_id和shop.現(xiàn)在，如果對的組合DF2排排DF1比賽order_id和shop，然后什么。但是，如果一個DF1排不上的組合DF2行匹配order_id和shop，那么這個DF1行應(yīng)添加到DF2。例子df2 是這樣的， order_id shop0 12345 'NL'1 45678 'FR'2 12345 'DE'3 34567 'NL'現(xiàn)在如果df1這樣， order_id shop0 12345 'NL'1 45678 'FR'然后什么都沒有。但如果df1那樣的話， order_id shop0 12345 'NL'1 99999 'FR'2 12345 'UK'那么行1和2應(yīng)該被添加到df2即使shop值第1行order_id的第2行已經(jīng)在df2。結(jié)果df2應(yīng)該是這樣的， order_id shop0 99999 'FR'1 12345 'UK' 2 12345 'NL'3 45678 'FR'4 12345 'DE'5 34567 'NL' 請注意，order_id列是 int，shop列是 string。因此，在圖形方面，我想要實現(xiàn)的目標(biāo)如下：代碼我創(chuàng)建了一條怪異的線，然后它并沒有真正起作用......到目前為止，我有，result_df = df1[(~df1['order_id'].astype(str).isin(df2['order_id'].astype(str)))]我該如何解決這個問題？額外的如果df1這樣， order_id shop0 12345 'NL'1 99999 'FR'2 12345 'UK'我如何df1與df2這樣的我比較df3， order_id shop0 99999 'FR'1 12345 'UK'
2 回答
拉莫斯之舞
TA貢獻(xiàn)1820條經(jīng)驗 獲得超10個贊
如果所有的行都是獨(dú)特的使用concat有drop_duplicates：
df = pd.concat([df2, df1], ignore_index=True).drop_duplicates()
print (df)
order_id shop
0 12345 'NL'
1 45678 'FR'
2 12345 'DE'
3 34567 'NL'
5 99999 'FR'
6 12345 'UK'
如果不是唯一的過濾器不等于行merge同indicator=True，然后concat到df2：
df3 = df1.merge(df2, how='left', indicator=True).query('_merge == "left_only"')[df1.columns]
df = pd.concat([df2, df3], ignore_index=True)
小唯快跑啊
TA貢獻(xiàn)1863條經(jīng)驗 獲得超2個贊
看起來您希望創(chuàng)建一組所有可能的組合？如果是這樣，您可以使用以下方法創(chuàng)建唯一對：
import pandas as pd
data1 = {'order_id': [12345, 45678, 78901, 12345, 12901, 12345], 'shop': ['NL', 'FR', 'AB', 'AB', 'NL', 'NL']}
df1 = pd.DataFrame(data=data1)
data2= {'order_id': [12345, 45678, 12345, 34567], 'shop': ['NL', 'FR', 'DE', 'NL']}
df2 = pd.DataFrame(data=data2)
df3 = df1
df3['Combi'] = df3['order_id'].astype('str') + df3['shop']
df3.drop_duplicates('Combi', inplace=True)
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