Python - 连接 Pandas DataFrames 而不产生重复
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/9 9:16:17
要连接 DataFrames，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
创建要连接的 DataFrames −
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Jaguar', 'Audi', 'Mustang'],"Units": [100, 150, 110, 80]
}
)
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['Tesla', 'Jaguar', 'Mercedes', 'Mustang'],"Units": [120, 150, 180, 80]
}
)
现在，让我们连接 DataFrame 并删除重复项 −
concatRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2]).drop_duplicates()
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Jaguar', 'Audi', 'Mustang'],"Units": [100, 150, 110, 80]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['Tesla', 'Jaguar', 'Mercedes', 'Mustang'],"Units": [120, 150, 180, 80]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# 连接 DataFrames 并删除重复项
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
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有用资源
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