使用 Pandas 合并数据框

Question

我正在尝试将两个数据框合并在一起以创建一个简洁的数据框。第一个数据帧包含各种网络设备的所有可能名称。第二个数据框包含实际存在的网络设备的名称，以及它们对应的硬件。

我需要将这两个数据帧合并在一起，以便第一个数据帧中的设备名称与第二个数据帧中存在的设备名称 "checked"，然后吐出相应的硬件以便进一步执行稍后分析。

这是我正在进行的操作的简化说明：


print(df1)

Router_Name     Firewall_Name       
0   router1     firewall1          
1   router2     firewall2          
2   router3     firewall3          
3   router4     firewall4

print(df2)

Device_Name     Hardware_Platform
0   router2         cisco111
1   router3         cisco222
2   firewall1       cisco333
3   firewall2       cisco444

执行合并后这将是我想要的结果：

print (df3)

Router_Name   Hardware_Platform  Firewall_Name    Hardware_Platform  
0   router1           N/A                firewall1        cisco333   
1   router2           cisco111           firewall2        cisco444
2   router3           cisco222           firewall3        N/A  
3   router4           N/A                firewall4        N/A

我尝试了很多命令，包括：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1).reindex(df2.index)
print(result)

但这只会导致 df1 和 df2 相互堆叠。甚至可以使用这种方法吗？

Answer 1

这就是我的管理方式，它需要两次合并！请记住，使用相同名称的多个列是有悖于良好做法的。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'router_name':[1,2,3,4],'firewall':['firewall1','firewall2','firewall3','firewall4']})
df2 = pd.DataFrame({'device_name':[2,3,'firewall1','firewall2'],'hardware':['cisco111','cisco222','cisco333','cisco444']})

df3 = df1.merge(df2,how='left',left_on='router_name',right_on='device_name').merge(df2,how='left',left_on='firewall',right_on='device_name').drop(columns=[x for x in list(df3) if x.startswith('device')])
print(df3)

输出：

  router_name   firewall hardware_x hardware_y
0           1  firewall1        NaN   cisco333
1           2  firewall2   cisco111   cisco444
2           3  firewall3   cisco222        NaN
3           4  firewall4        NaN        NaN

Answer 2

我用下面的例子（重命名列有点麻烦）得到了它，但这个例子很清楚。我使用您的示例数据框作为输入文件。此外，我使用了两个左连接并从 hardware_platform 列创建了两列。

第 1 步：创建数据帧

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

  router_name firewall_name
0     router1     firewall1
1     router2     firewall2
2     router3     firewall3
3     router4     firewall4

  device_name hardware_platform
0     router2          cisco111
1     router3          cisco222
2   firewall1          cisco333
3   firewall2          cisco444

第 2 步：第一次合并（路由器）

df2 = df2.rename(columns={"device_name": "router_name"})
m1 = pd.merge(df1, df2, on='router_name', how='left')
m1 = m1.rename(columns={"hardware_platform": "router_hardware"})

  router_name firewall_name router_hardware
0     router1     firewall1             NaN
1     router2     firewall2        cisco111
2     router3     firewall3        cisco222
3     router4     firewall4             NaN

第 3 步：第二次合并（防火墙）

df2 = df2.rename(columns={"router_name": "firewall_name"})
m2 = pd.merge(m1, df2, on='firewall_name', how='left')

  router_name firewall_name router_hardware firewall_hardware
0     router1     firewall1             NaN          cisco333
1     router2     firewall2        cisco111          cisco444
2     router3     firewall3        cisco222               NaN
3     router4     firewall4             NaN               NaN

使用 Pandas 合并数据框

Merging Dataframes using Pandas

python

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concat

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