如何根据 pandas 中的列合并两个数据框

Question

我有两个数据框，

 df1=pd.DataFrame({"Req":["Req 1","Req 2","Req 3"],"Count":[1,2,1]})        
    Req     Count
0   Req 1   1
1   Req 2   2
2   Req 3   1

df2=pd.DataFrame({"Req":["Req 1","Req 2"],"Count":[0,1]})

    Req    Count
0   Req 1   0
1   Req 2   1

我正在尝试根据 "Req" 列

合并这些 df

我想要的输出是，

    Req    total  from_1 from_2
    Req 1   1       1     0
    Req 2   3       2     1
    Req 3   1       1     0

我试过 pd.merge(df1, df2, on = "Req", ) 但它没有给出我想要的输出，请帮忙，在此先感谢！

Answer 1

您可以将 merge 与左连接一起使用，替换 NaNs，重命名列并最后使用 assign 添加新列：

df = (pd.merge(df1, df2, on = "Req", how='left')
        .fillna(0)
        .rename(columns={'Count_x':'from_1','Count_y':'from_2'})
        .assign(total=lambda x: x['from_1'] + x['from_2'])
      )
print (df)
   from_1    Req  from_2  total
0       1  Req 1     0.0    1.0
1       2  Req 2     1.0    3.0
2       1  Req 3     0.0    1.0

如何根据 pandas 中的列合并两个数据框

how to merge two dataframes based on a column in pandas

python

data-analysis

dataframe

pandas