Объедините кадры данных, имеющие только один дополнительный столбец из второго кадра данных

У меня есть 2 кадра данных df1 и df2

df1

Col1   Col2   Col3  Col4 

дф2

Key_col   Col5   Col6   Col7

Поэтому мне нужен только Key_col из второго фрейма данных, когда я объединяю два фрейма данных.

pd.merge(f1, df2, how='outer')

Это дает все столбцы из обоих фреймов данных

Ожидаемый результат

Col1   Col2   Col3  Col4 Key_col
pd.merge(df1, df2[['Key_col']], how='outer')?
Quang Hoang 12.12.2020 06:10

Работает ли это, если у нас нет столбцов для слияния?

sharathnatraj 12.12.2020 06:59
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
2
353
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Попробуй это:

df1 = pd.DataFrame( data=[ [1,2,4], [2,336,6], [343,44,7]], columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])
df2 = pd.DataFrame( data=[ [1,2,45], [2,33,56], [343,44,67]], columns=['Key_Col', 'Col4', 'Col5'])

concated_df = pd.concat([df1,df2['Key_Col']], axis=1)
print(concated_df)

Результат:

   Col1  Col2  Col3  Key_Col
0     1     2     4        1
1     2   336     6        2
2   343    44     7      343

Другие вопросы по теме