熊貓在索引列上合併？

In [88]: c 
Out[88]: 
         Address Name 
CustomerID        
10   Address for Mike Mike 
11   Address for Marcia Marcia 

In [89]: c.index 
Out[89]: Int64Index([10, 11], dtype='int64', name='CustomerID') 

In [90]: orders 
Out[90]: 
    CustomerID OrderDate 
0   10 2014-12-01 
1   11 2014-12-01 
2   10 2014-12-01 

In [91]: orders.index 
Out[91]: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) 

In [92]: c.merge(orders) 
--------------------------- 
MergeError: No common columns to perform merge on

所以熊貓不能合併，如果指數在一個數據幀列具有相同的名稱，在第二個數據幀的另一列？熊貓在索引列上合併？

來源

2017-08-25 DmitrySemenov

你需要明確指定如何連接表。默認情況下，merge將選擇公用列名稱作爲合併密鑰。爲你的情況，

c.merge(orders, left_index=True, right_on='CustomID')

另外，請閱讀文檔pandas.DataFrame.merge請。希望這會有所幫助。

來源

2017-08-25 21:19:45 rojeeer

thx，我現在正在閱讀各種書籍，很多信息:)感謝Rojeer！ – DmitrySemenov

嘗試重指數：

c.reset_index().merge(orders)

來源

2017-08-25 21:15:33 Kyle

的join方法不左默認連接（how='left')，並加入對dataframes的指標。所以orders數據框的索引設置爲CustomerId，然後加入。

# Create sample data. 
orders = pd.DataFrame(
    {'CustomerID': [10, 11, 10], 
    'OrderDate': ['2014-12-01', '2014-12-01', '2014-12-01']})  
c = pd.DataFrame(
    {'Address': ['Address for Mike', 'Address for Marcia'], 
    'Name': ['Mike', 'Marcia']}, 
    index=pd.Index([10, 11], dtype='int64', name='CustomerID')) 

# Join. 
>>> c.join(orders.set_index('CustomerID')) 
         Address Name OrderDate 
CustomerID           
10   Address for Mike Mike 2014-12-01 
10   Address for Mike Mike 2014-12-01 
11   Address for Marcia Marcia 2014-12-01

或者，這merge會在這裏，您將加入c（左側數據框）索引和右側數據框中CustomerID列上的索引。確保指定how='left'以僅將正確數據框中的項目連接到右側數據框中的所有記錄（留下與l相等數量的行編號c）。 merge的默認行爲是內部聯接，其結果僅包含c中的那些在orders（儘管這可能是您期望的結果）中找到匹配項的記錄。

c.merge(orders, left_index=True, right_on='CustomerID', how='left')

來源

2017-08-25 21:22:58 Alexander

熊貓在索引列上合併？

回答

相關問題