팬더 : 데이터 프레임 연결 및 중복 인덱스 유지

Question

내부 조인과 함께 열 단위 (축 = 1)로 연결하려는 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. dataframes 중 하나는 일부 중복 인덱스를 가지고 있지만, 행이 중복되지 않습니다, 나는 그에서 데이터를 잃고 싶지 않아 :

df1 = pd.DataFrame([{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':3},{'a':2,'b':4}], 
        columns = ['a','b']).set_index('a') 

df2 = pd.DataFrame([{'a':1,'c':5},{'a':2,'c':6}],columns = ['a','c']).set_index('a') 

>>> df1 
    b 
a 
1 2 
1 3 
2 4 
8 9 

>>> df2 
    c 
a 
1 5 
2 6 

concat 동작하는 NaN으로 누락 된 값을 채우는 것입니다 기본 :

>>> pd.concat([df1,df2]) 
    b c 
a 
1 2 NaN 
1 3 NaN 
2 4 NaN 
1 NaN 5 
2 NaN 6 

df1의 중복 색인을 유지하고 df2의 중복 값으로 채우고 싶지만 팬더 0.13.1에서는 열을 내부 조인하면 오류가 발생합니다. 팬더 CONCAT의 최신 버전에서는 내가 원하는 무엇 :

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner') 
    b c 
a  
1 2 5 
1 3 5 
2 4 6 

내가 원하는 결과를 달성하기 위해 가장 좋은 방법은 무엇입니까? groupby 솔루션이 있습니까? 또는 concat을 전혀 사용하지 않아야합니까?

Answer 1

당신은 병합을 수행하고 LHS와 RHS에서 인덱스를 사용하도록 PARAMS을 설정할 수 있습니다

이

In [4]:  
df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True) 
Out[4]: 
    b c 
a  
1 2 5 
1 3 5 
2 4 6 

[3 rows x 2 columns] 

CONCAT 근무 했어야

, 그것은 나를 위해 일한 가 :

In [5]: 

pd.concat([df1,df2], join='inner', axis=1) 
Out[5]: 
    b c 
a  
1 2 5 
1 3 5 
2 4 6 

[3 rows x 2 columns]