合并3个多索引数据帧，形成一个多索引数据帧
可以通过pandas库中的concat()函数来实现。concat()函数可以按照指定的轴将多个数据帧进行合并。
首先，需要导入pandas库：
import pandas as pd然后，创建3个多索引数据帧：
# 创建第一个多索引数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))
# 创建第二个多索引数据帧
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('y', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))
# 创建第三个多索引数据帧
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('y', 'b'), ('y', 'c'), ('z', 'd')], names=['index1', 'index2']))接下来，使用concat()函数将这三个数据帧合并成一个多索引数据帧：
# 合并三个多索引数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])最后，可以打印输出合并后的多索引数据帧：
print(merged_df)输出结果如下：
A B
index1 index2
x a 1 4
b 2 5
y c 3 6
x a 7 10
y b 8 11
c 9 12
y b 13 16
c 14 17
z d 15 18在这个例子中，我们创建了3个多索引数据帧df1、df2和df3，然后使用concat()函数将它们合并成一个多索引数据帧merged_df。合并后的数据帧中包含了所有原始数据帧的索引和列信息。
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1回答
我有两个数据框，第一个来自岛上的一家摩托车租赁公司，它包括关于摩托车类型、持续时间、开始和结束时间以及许多其他字段的数据，第二个包括来自这个岛屿的气象数据。
由于每天的气象数据每3小时有8个记录/测量(例如，在凌晨1点、4点到22点)，我将第一个数据帧中的开始时间转换/削减为8个框，以便为每个记录组合相应的天气条件。
我如何将这两个框架组合在一起，以便每个租金都具有相应的天气条件？
假设我有字段df1.rent_id、df1.rent_day、df1.starting hour(从1到8)和df2.day、df2.hr(从1到8)、df2.temp等等
如何组合/连接这两个数据帧以获得我想要的
浏览 2提问于2019-06-16得票数 0
2回答
我有两个数据帧，它们的列名如下：
frame_1:
event_id, date, time, county_ID
frame_2:
countyid, state
我想通过在county_ID = countyid上连接(左)来获得包含以下列的数据帧
joined_dataframe
event_id, date, time, county, state
如果我想要连接的列不是索引，我不知道该怎么做。最简单的方法是什么？谢谢!
浏览 2提问于2013-12-04得票数 110
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2回答
假设我有一个数据帧
df = pd.DataFrame(data={'group_id': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
'A': [24.0, 12.0, 23.0, 22.0, 44.0, 55.0, 52.0, 48.0],
'B': [23.0, 15.0, 22.0, 21.0, 65.0, 53.0, 53.0, 54.0]})
对于数据帧中的每个索引，我想计算不包括此索引的组(由组id指定)的平均值。
我从两个for循环开始，并通过使用apply提高了速度：
def func(x):
浏览 2提问于2017-02-08得票数 3
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1回答
Pandas多索引数据帧合并问题
、、、、
我想合并两个数据帧，df1和df2，它们有多个索引列： mi1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('id', '0'), ('car', '2018')], names=['variable', 'year'])
mi2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('id', '0'), ('car', '2019')], names=['variable', 'yea
浏览 61提问于2020-12-15得票数 0
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2回答
作为一名R用户，我现在正在使用资源学习merge，并且对Stata命令感到困惑。
在R中，我不必担心错误地合并数据，因为它无论如何都会合并所有内容。我不需要担心公共列是否包含任何重复的列，因为Y数据帧将合并到X数据帧中的每个重复行。(在merge中使用all=FALSE )
但是对于Stata，在继续合并之前，我需要从X中删除重复的行。
在Stata中，是否假设为了让merge继续，主表中的公共列必须是唯一的？
浏览 0提问于2011-09-07得票数 8
我合并了两个数据帧，每个数据帧都有一个日期时间类型的索引，因此得到的数据帧的行数比原来的多。这两个数据帧具有相同数量的记录，每个和相同的索引值。看一下--我发现同一索引上有重复的记录--这是一个已知的问题吗？
守则：
df_merged = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)
浏览 2提问于2022-01-18得票数 0
我是一个新的python用户，我想问一下，是否可以组合或合并来自不同数据帧的数据帧，但是它们有一个列具有相同的信息？
Data 1 Data2
DocID GroupID DocID ClassID
123 A12 123 X
123 A24 123 Y
124 A24 124 Z
124 C12 124 F
125 A12 125 G
我希望结果会是这样
Results
DocID 1
浏览 0提问于2018-09-16得票数 0
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2回答
我一直在尝试使用这个链接中提到的reduce()函数来合并多个数据帧。
dfs = [df0, df1, df2, dfN]
df_final = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='name'), dfs)
但是，在我的例子中，相关数据帧的联接列是不同的。因此，我需要在每次合并时使用不同的left_on和right_on值。
我已经想出了一个变通方法，它在任何方面都不是高效或优雅的，但目前它是有效的。我想知道使用reduce()是否可以实现同样的效果，或者是其他有效的替代方法。我预见到将会有许多数据帧需要连接到下
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
我有两个数据帧。数据帧A如下所示 date quantity
0 2008-08-08 1000
1 2008-08-11 2000
2 2008-08-12 3000
..... 数据帧B是 date address
0 2008-08-08 xyz
1 2008-08-11 abc
2 2008-08-12 def
..... 我们的目标是将B[index]与A[inde
浏览 2提问于2020-10-20得票数 0
假设我有以下数据帧：
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
浏览 0提问于2015-06-19得票数 3
我有以下数据框
我需要计算所有列的相关矩阵。问题是:当我分别计算两列时，得到的值与使用df.corr()计算每一对的所有值时不同。
我构建数据帧的方式是将第一列与其他列合并，这种合并过程导致两个数据帧的行长不同。
例如:第一列( btc_logreturns )和第二列(gold_logreturns)最初有2000行，而btc_logreturns和ewz_logreturns有2100行。但是所有列加起来有2459行。
在计算相关性时，函数.corr()是否考虑了NaNs？对于我得到的不同相关值，数据帧的长度是否是一个潜在的问题？
浏览 1提问于2021-05-07得票数 0
我在python中的一个元组上有一个for循环，它是一个数据帧的索引。然后对索引下的所有值求和。 示例： t3 = time()
for row in list_of_index:
a=[]
if row[-1]!='end':
a=df1.loc[row[:7]].to_numpy()
b=df2.loc[row[:6]].to_numpy()
print(solver.add_constraint(solver.sum(dvSupportedOuts[row[0], row[6],row[1],
row2[0],row[
浏览 18提问于2020-08-21得票数 0
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1回答
好的，我编辑了这篇文章以(希望)简化这个问题。我有两个变量，每个变量都有以下输出： var1: Index(['B4_1', 'B4_2','B4_3', 'B4_4'],
dtype='object', length=4) var2: Index(['B1_1', 'B1_2','B1_3', 'B1_4'],
dtype='object', length=4) 我尝试将它们组合成一个变量var，如下所示(顺
浏览 16提问于2020-10-21得票数 0
3回答
现在，我有许多不同的统计数据，它们的名称都附加在单独的数据帧中。为了合并，我必须一直重写到一个新的数据帧吗？有没有更有效的方法来做到这一点？
如果合并时列的名称相同，pd.merge是否会使合并变得更容易？
我必须递归地编写
pd.merge(left=something, right=somethingelse, left_on='name', right_on='site')
浏览 0提问于2017-08-15得票数 2
1回答
我的问题是如何连接两个数据帧，这两个数据帧是由groupby方法以及sum()和max()函数创建的。
情况是:我有第一个数据帧和下一个结构：
第二个具有相同的结构，但不是DepartmentDescripton...变量，我有“星期一”，“星期二”等等。
然后我试着加入他们：
train_joined_dep_week = pd.merge(tr_bin_dep_grouped, tr_bin_weekday_grouped_flag, left_on=["VisitNumber"], right_on=["VisitNumber"], how=&#
浏览 0提问于2015-11-21得票数 0
假设我有一个看起来像这样的MultiIndex DataFrame： C1 C2 C3
A1 B1
B2
A2 B1
B2 如何添加以下数据帧： C1 C2 C3
B3
B4
B5
B6 在A1下面，所以最终的产品看起来像这样： C1 C2 C3
A1 B1
B2
B3
B4
B5
B6
A2 B1
B2
浏览 9提问于2020-01-04得票数 0
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我有一个仅包含国家/区域列的数据框架
只包含已确认列的第二个数据帧。
第三个数据框架仅包含死亡列。
问题是如何在不使用任何复杂方法的情况下直接附加上述三个数据帧？
我想要的结果是：
浏览 0提问于2021-12-10得票数 -1
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1回答
我试图在他们的“小时”列上join两个数据格式；一个数据格式包含11年期间每小时的日期时间和不同的平流参数，而另一个数据是11年内24小时中每个小时的平均值。请注意，由于当时的采样器维护，和两种数据格式都缺少第4小时，所以这是正常的。
但是，当我join这两个数据帧时，第5小时被删除并跳过在右边的dataframe中，而从右dataframe到第6小时的数据与从左侧dataframe的第5小时对齐。这种不连续性一直重复到左侧数据中心的第22小时。在左侧dataframe的第23小时，右边的dataframe包含所有的nans。这在每天的新数据中都会被重复。我不知道怎么了？
这是我的代码：
#w
浏览 4提问于2022-11-09得票数 1
回答已采纳
我是Python和一般编程的新手。我正在尝试用python自动化一些地下水模型输出数据的处理。一个pandas数据帧测量了具有不同类型的多个列的数据流(左)，另一个对数据流进行了建模(右)。我尝试在列"Name“上使用pd.merge，以便将正确的建模输出值链接到相应的测量站点值。当我使用下面的脚本时，我得到相应的错误： left = measured_df
right = modeled_df
combined_df = pd.merge(left, right, on= 'Name') ValueError:列标签'Name‘不是唯一的。对于多索引，标签
浏览 8提问于2020-03-31得票数 2
回答已采纳
我有一个数据帧，它可以对每个Id有n个P_Id值。
X = Id P_Id Value
1 a_1 56
1 a_2 76
2 a_1 67
2 a_2 78
2 a_3 98
我有另一个数据帧
Y = Id Name
1 Erwin
2 Joseph
3 Nik
我希望输出数据框架是
Output = Id a_1 a_2 a_3 Name
1 5
浏览 4提问于2021-06-17得票数 1
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1回答
我有两个数据帧，我想将它们合并到一个公共列上。
第一个数据帧是一个名为dfLenders的单列数据帧。列名为lender_ids。
第二个数据帧称为dfLoanLender，有两列。一个是" id“(贷款的id)，另一个是"lender_ids”，它包含贷款的贷款人列表。
请注意，"lender_ids“是两个表中的列名。在lender表中，它是它们的id，每行出现一次。在loanLender表中，它表示进行贷款的所有贷款人的列表。这些in与第一个表中的贷方in相同。
我使用pandas中的以下方法：
dfMerged = pd.merge(dfLenders, dfL
浏览 2提问于2016-04-28得票数 1
1回答
我有两个数据帧： df1 = pd.DataFrame(rng.rand(1000, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(rng.rand(1000, 3), columns=['A', 'B', 'C']) 我还有一个由"Y“和”N“组成的列： df0['Split'] = ['Y', 'N', 'Y'...] 我想创建第三个数据帧，如果df0'Split‘
浏览 16提问于2019-01-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在刷新我关于索引的基本知识，特别是数据库索引。实际上，我不太注意它的内部工作方式--我只是做这个CREATE INDEX index_name，并假设它将基于为以后更快的检索提供的列创建这样的块。因此，我在互联网上提到了一个主要的密集索引主题:在一个密集索引中，为数据库中的每个搜索键创建一个记录。我假设，对于索引表中的每个索引记录，都会精确地映射数据库表中的一行。在这种情况下，索引表中的行数与数据库中的行数相同。这又如何改进搜索呢？
浏览 0提问于2020-07-14得票数 -1
回答已采纳
我有两个数据帧。 df1的列为['City','State','Zip'] df2具有与df1相同列的标签编码器。这里的每个索引都是每列的编码标签。 我想按索引合并/合并这些数据帧。 如何确定哪个标签属于什么，以及如何将它们放到单个数据帧中，其中前三列将是原始列，其索引['City','State','Zip']，接下来的三列将是它们受尊重的标签['City_encoded','State_Encoded','Zip_Encoded']
浏览 21提问于2020-08-27得票数 0
20120105, 080000, 1
20120105, 080030, 2
20120105, 080100, 3
20120105, 080130, 4
20120105, 080200, 5
如何使用这两种不同的索引方案将其读取到pandas数据帧中：
1，将日期和时间合并到单个日期时间索引中
这两个方案的优缺点是什么？一般来说，其中一个比另一个更可取吗？在我的例子中，我希望查看当天的时间分析，但不完全确定哪种方案对我的目的更方便。提前谢谢。
浏览 0提问于2013-01-13得票数 5
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3回答
我正在尝试连接两个数据帧，其中分别包括按国家代码列出的奥运奖牌总数和按国家代码和年份列出的国家人口。每个都是具有相同多索引(国家/地区、人口)的一列的数据帧。
数据帧可能不一定包括相同的国家和年份，例如，奥运会年份不像普通年份那么多，并且人口估计数据集中缺少一些国家代码。以下是几个摘录，用于说明ITA和部分重叠的年份的数据结构：
med：
Medals
Cty Year
ITA 1960 88
1964 50
1968 32
1972 25
1976 31
弹出：
浏览 7提问于2018-02-22得票数 1
我有两个pandas数据帧，第一个数据帧有两列，假设它们是键和值，第二个数据帧只包含键，我想在第二个数据帧中添加一个新列。此列的值应该是第一个数据帧中匹配的键的值
df = pd.DataFrame({'vi' : ['a','b','c','d','e'],'s':[2,5,7,0,1]})
tf = pd.DataFrame({'vi' : ['b','d','c','a','e'
浏览 0提问于2015-12-22得票数 0
我正在使用Apache构建excel文件。由于数据可能非常大，所以我决定使用SXSSFWorkbook而不是XSSFWorkbook。在应用程序运行时，我可以看到SXSSFSheet.addMergedRegionUnsafe()比SXSSFSheet.addMergedRegion()运行得更快，但是我找不到任何与它相关的文档。因此，我想知道是否存在使用SXSSFSheet.addMergedRegionUnsafe()的风险？
浏览 30提问于2022-01-25得票数 0
回答已采纳
正在尝试将此数据帧(Df_long)转换为多索引数据帧(df_wide) 从yfinance导入此数据。python新手，非常感谢您的帮助:) enter image description here
浏览 7提问于2021-07-23得票数 0
1回答
假设我有一个类似于下面结构的大型数据帧
home| away| home_score| away_score
A| B| 1| 0
B| C| 1| 1
C| A| 1| 0
不管主场还是客场，我都想知道最后的得分。例如，团队A、B、C的最后得分分别为0、1、1，并填回原始数据帧：
home| away| home_score| away_score| last_score_home| last_score_away|
A|
浏览 0提问于2017-02-27得票数 4
2回答
我有两个时间索引的数据帧，但具有不同的规模。第一个每天每30分钟有一个数据，另一个每天只有一个数据。我想用第二个数据帧的值填充第一个数据帧，并保持第一个数据帧的形状。 首先： 第二： 想要的结果：
浏览 50提问于2021-02-27得票数 2
回答已采纳
1回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有相同的变量和行长，但分类变量(对象列)有时在一个和另一个中有不同的实现。 这就是我的意思。 Frame 1 | categorical_1 | categorical_2 ||| Frame 2 | categorical_1 | categorical_2
row 1 | blue | flakes ||| row 1 | blue | flakes
row 2 | red | cheerios ||| row 2 | red | flak
浏览 11提问于2019-01-13得票数 0
回答已采纳
我有一个要合并回SQL表的数据帧-不是熊猫意义上的合并，这将是一个连接，而是一个SQL合并操作，根据数据帧和表之间的比较更新/插入表中的记录。
我可以看到一些替代方法，比如将数据帧写入新表并在SQL中进行合并，或者删除基于主键的任何现有记录并使用to_sql将整个数据帧附加到表中-但是在python中是否有内置的函数可以直接执行这种合并？
浏览 20提问于2020-05-17得票数 1
2回答
巩固数据
、、
我有3个熊猫数据框架与匹配的指数。一些操作以不同的方式(删除的行)裁剪数据帧，因此一个数据帧中的某些索引可能不存在于另一个数据帧中。
我想合并所有3个数据帧，这样它们都包含包含所有3个数据帧中存在的索引的行。这是如何实现的呢？
import pandas as pd
data = pd.DataFrame.from_dict({'a': [1,2,3,4], 'b': [3,4,5,6], 'c': [6,7,8,9]})
a = pd.DataFrame(data['a'])
b = pd.DataFrame(data[
浏览 0提问于2014-06-28得票数 0
回答已采纳
我有一个列表列表，我想把它做成一个多索引的熊猫数据帧，然后我可以合并到一个原始的熊猫数据帧中。列表的每一行由一个观察值组成，列表中的值由与该观察值匹配的相应行组成。
这是我所拥有的一个简单版本：
原始数据帧格式如下：
original=(pd.DataFrame([['JFK','New York, NY'],['EWR','Newark, NJ'],
['BWI','Baltimore, MD'],['PHL','Philad
浏览 0提问于2019-11-20得票数 4
我正在尝试使用熊猫数据帧来组织数据。 给定数据的结构，使用复合索引似乎是合乎逻辑的；'league_id‘和'fixture_id’。我相信我已经根据文档中的示例实现了这一点，但是我无法使用索引访问数据。 我的代码可以在这里找到；https://repl.it/repls/OldCorruptRadius **我对熊猫和编程是非常陌生的，所以任何建议都会非常感谢！谢谢！**
浏览 14提问于2020-01-12得票数 1
我想问一下，是否有人知道如何使用多级索引将多个数据帧堆叠成一个单独的数据帧，而不是像我正在做的那样堆叠成一个数据帧列表。谢谢
import glob
import pandas as pd
glist=glob.glob("./path/*.csv")
D=[]
for file in glist:
X=pd.read_csv(file,names=['name1','name2','name3'],index_col = 0, header=0)
D.append(X)
浏览 3提问于2017-08-11得票数 0
我希望excel文件的第一行是数据帧的标题。(header=0做到了这一点)
当数据帧保存为.csv时，我希望标头位于.csv的第1行，就像它们在原始.csv中一样(这是我在实现时遇到的困难)
我已经尝试将.to_csv的header=设置为None或0，但都没有使头文件成为.to_csv文件的第1行。
我现在正在尝试将第0行设置为df1并将其与df连接，但我得到了一个‘第一个参数必须是可迭代的pandas对象，你传递了一个类型为“Series”的对象。’
有谁能提供一些关于如何实现这一点的见解，或者是否有更简单的方法？
import pandas as pd
data = pd.read_
浏览 2提问于2021-11-09得票数 2
1回答
熊猫合并与布尔索引
、、、
我在Python3.4中使用熊猫来识别两个数据帧之间的匹配。除了最后一列之外，匹配是基于严格相等的，在最后一列中，关闭匹配(+/- 5)很好。
一个数据帧包含许多行，而在本例中，第二个数据帧只是一行。所需的结果是包含第一数据帧的子集的数据帧，如所述，该第一数据帧与该行匹配。
我首先讨论了布尔索引的具体解决方案，但这需要一段时间才能完成所有的数据，所以我尝试了熊猫合并功能。但是，在我的测试数据上，合并的实现甚至更慢。它的运行速度比布尔索引慢2到4倍。
下面是一个测试运行：
import pandas as pd
import random
import time
def make_lsts(l
浏览 3提问于2016-01-26得票数 1
回答已采纳
2回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有两个索引列。我想把它们合并。例如，第一个数据帧如下：
V1
A 1/1/2012 12
2/1/2012 14
B 1/1/2012 15
2/1/2012 8
C 1/1/2012 17
2/1/2012 9
第二个数据帧如下：
V2
A 1/1/2012 15
3/1/2012 21
B 1/1/2012
浏览 3提问于2016-04-11得票数 90
回答已采纳
我有3个数据帧： df1是 Total Total Total
Tool Technology One Two Three
Alt AI 15 6 9 df2是 Check Check Check
Tool Technology One Two Three
Alt AI 10 4 6 df3是 Uncheck Uncheck Uncheck
浏览 18提问于2021-01-06得票数 0
1回答
我有一个dask数据帧，如下所示：
id refseqno xml
0 31110671 42 <my_xml> ...
1 34470834 6 <my_xml>...
2 35025043 19 <my_xml>...
3 37360536 7 <my_xml>...
4 44152211 10 <my_xml>...
5 45322759 15 <my_xml>..
我想在id上运行group by，以便将相同的id分组在一起，并联接
浏览 1提问于2020-09-23得票数 0
1回答
我有一个数据帧df1，格式为： df1： a b
1 x bb
2 y ba 我想将它与另一个数据帧df2合并，该数据帧有多行，其中列'a‘与df1的索引匹配： df2： a c d e
1 1 cc dd ee
2 1 cd de ef
3 1 dd ef ff
4 2 ff fg fh
5 2 fg fh ff 我尝试过合并，但我得到了很多df1的副本，如下所示： a b c d e
1 x b
浏览 18提问于2020-11-04得票数 0
2回答
给定数据框字典，如下所示：
dict = {'ABC': df1, 'XYZ' : df2} # of any length...
其中每个数据帧具有相同的列和相似的索引，例如：
data Open High Low Close Volume
Date
2002-01-17 0.18077 0.18800 0.16993 0.18439 1720833
2002-01-18 0.18439 0.2
浏览 4提问于2014-05-12得票数 66
回答已采纳
我正在尝试创建一个回归模型来使用设计参数(dataframe 1)来预测可交付成果(dataframe 2)。这两个数据帧都有一个id号，我将其用作索引。
是否可以使用两个数据帧为sklearn创建一个数据集？或者我需要加入他们？如果我需要加入他们，那么最好的方式是什么？
# import data
df1= pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Data1',index_col='Unnamed: 0')
df2= pd.read_excel('data.xlsx', sheet_nam
浏览 0提问于2021-04-12得票数 0
我正在尝试使用索引作为引用，将一列数据从一个数据帧复制到另一个数据帧。在复制列时，我想用NaN填充在两个数据帧中都没有出现的任何条目。
例如，我有这两个虚拟dfs：
df1 =
col_1 col_2 col_3 col_4
index
A 1 4 7 10
B 2 5 8 11
C 3 6 9 12
df2 =
col_5 col_6
index
A 13 15
C 14
浏览 0提问于2019-07-18得票数 0
1回答
我的任务如下:我需要从头开始以数据帧的形式构建几个表。具体地说，每个标识符的每个表都是相同的(一种汇总统计表)。例如：
<code>A0</code>
结果给了我这个结果：
<code>A1</code>
我有一个计算那里使用的所有值的函数，最后它从一个值字典中创建了上面给出的数据帧。我需要能够设置一个由两个部分组成的多索引:第一个(或外部)是标识符(比如'Roger')，第二个(或内部)是我已有的内容，即列表<code>D2</code>。结果应该如下所示：
<code>A3</code
浏览 8提问于2020-03-13得票数 0
回答已采纳
3回答
我有两个数据帧 df1=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Name':['Andi','Boby','Charlie','Daniel'],'Occupation':['x','xxx','xxx','x']}) 和 df2=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Occupation':['x','xxx
浏览 15提问于2020-09-21得票数 0
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我有两个数据帧。我需要从右侧(第二个)数据库中提取一个值，并基于两个数据帧中存在的另外两个列，将其作为列添加到左侧(第一个)数据帧中。这样做时，我需要在左边的dataframe中为这个列指定一个不同于在右边的dataframe中调用的名称。 我排除了merge和join，因为dataframes有成百上千的列，我只需要带出一列，并且在这样做的时候还需要更改列名。相反，我正在尝试map它。 例如： import pandas as pd
emp_data = {
'Name':['Tom', 'Tom', 'Ste
浏览 6提问于2019-05-01得票数 1
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