Я хочу объединить два фрейма данных с одинаковыми столбцами имен в pandas

Я хотел бы объединить эти кадры данных:

df_a = pd.DataFrame(data = {
    'Nombre': [Elisa Perez],
    'Fecha': [2/04/2019],
    'Sexo': [np.nan],
    'Nacionalidad': [np.nan],
    'Ciudad': [Roma]})

df_b = pd.DataFrame(data = {
    'Nombre': [Elisa Perez],
    'Fecha': [2/04/2019],
    'Sexo': [mujer],
    'Nacionalidad': [Italiana],
    'Ciudad': [Roma]})

и я хочу автоматически получить этот результат без необходимости писать имена столбцов в коде:

    Nombre       Fecha       Sexo       Nacionalidad       Ciudad
0 Elisa Perez  2/04/2019     mujer       Italiana           Roma 

Спасибо!!

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.
0
0
36
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте DataFrame.combine_first с DataFrame.set_index для столбцов для сопоставления:

df = (df_b.set_index(['Nombre','Fecha'])
          .combine_first(df_a.set_index(['Nombre','Fecha']))
          .reset_index())

Другие вопросы по теме