合并两个没有DFs的DFs

Question

我试图合并两个数据帧并消除欺骗。

以下是DF#1：

import pandas as pd
data1 = {'id':['168'],'group_id':['360002136432'],'ticket_form_id':['360000159712']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
print(df1)

这是DF #2

data2 = {'id':['362936613051','362936613051','362936613051'],'ticket_id':['168','168','168']}
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df2)

我正在尝试合并或合并DF#1和DF#2，所以看起来如下。

id  group_id    ticket_form_id  ID
168 360002136432    360000159712    362936613051

这将是DF#1.id和DF#2.ticket_id之间的某种内部连接(我认为)，但是在合并的数据框架中我总是得到一堆陷阱。如何消除合并数据帧中的欺骗。

因此，对于ID = 8，我希望看到362563740691，对于ID = 10，我希望看到362563746711。

​

​

相反，我看到ID = 8是362785076491。

​

​

Answer 1

您的df2确实有很多重复的值。我不知道您是否需要保留冗余数据，如果不需要，可以删除df2副本

df2.drop_duplicates(inplace = True)
print(df1.merge(df2, left_on = 'id', right_on = 'ticket_id'))

这将立即删除最后数据rows中重复的行。

另一种可能是在合并后删除重复的行。

df1 = df1.merge(df2, left_on = 'id', right_on = 'ticket_id', how = 'inner')                                                                                
df1.drop_duplicates(inplace = True)                                                                                                                        
print(df1) 

Answer 2

假设df2中的所有id/票证_id对都是重复的，如下例所示：

df_new=df1.merge(df2[~df2.duplicated()==1], left_on='id', right_on='ticket_id').drop('ticket_id', axis=1)