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法律研究Python - 合并 Pandas 数据帧而不重复
要合并数据帧，请使用 concat() 方法，但要忽略重复项，请使用 drop_duplicates() 方法。
导入所需的库 -
import pandas as pd
创建要合并的数据帧 -
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Jaguar', 'Audi', 'Mustang'],"Units": [100, 150, 110, 80]
}
)
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['Tesla', 'Jaguar', 'Mercedes', 'Mustang'],"Units": [120, 150, 180, 80]
}
)
现在，让我们合并数据帧并删除重复项 -
concatRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2]).drop_duplicates()
范例
以下是代码 -
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Jaguar', 'Audi', 'Mustang'],"Units": [100, 150, 110, 80]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['Tesla', 'Jaguar', 'Mercedes', 'Mustang'],"Units": [120, 150, 180, 80]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# concat DataFrames and remove duplicates
concatRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2]).drop_duplicates()
print"\nConcatenating DataFrame without duplicates...\n", concatRes输出
这将产生以下输出 -
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Jaguar 150 2 Audi 110 3 Mustang 80 DataFrame2 ... Car Units 0 Tesla 120 1 Jaguar 150 2 Mercedes 180 3 Mustang 80 Concatenating DataFrame without duplicates... Car Units 0 BMW 100 1 Jaguar 150 2 Audi 110 3 Mustang 80 0 Tesla 120 2 Mercedes 180
更新于： 2021 年 9 月 21 日
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