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python - 如何合并两个具有重复列的数据框以连接每个字符串值？

问题描述

有两个具有相同列名（名称、部门）的数据框。如果有任何重复的名称，我正在尝试合并两个数据框并将 dept 值连接到 dept 列。我想在第一个数据帧上保留相同数量的行，但如果有重复，则只将第二个数据帧的值添加到第一个数据帧。

到目前为止，我尝试使用 pandas .merge(on='name') 和 .groupby('name')['dept'].apply(', '.join) 但这会删除所有其他行。

使用合并仅显示具有重复项的值。我想返回具有相同数量元素的未更改列表，只需将重复值添加到“dept”列

例如：

df1 = df2.merge(on='name')

df1.groupby('name')['dept'].apply(', '.join)

df1:
name      dept

bob       sales
billy     support
jill      accounting
hank      paper


df2:
name      dept

bob       support   
ruby      hr
hank      telesales
billy     accounting


final df:
name      dept
bob       sales, support
billy     support, accounting
jill      accounting
hank      paper, telesales

标签： pythonpandasdataframemerge

解决方案

当然必须有一个更简单的方法，但与此同时......

定义转换（x）：

if type(x) == pd.core.series.Series:

    return ','.join(set(x.values))

else:

    return x

def merge_them(df1,df2):

temp = pd.concat([df1,df2])

index = pd.Index(set(df1.index)|set(df2.index))

return pd.Series(index.map(lambda x: convert(df3['dept'].loc[x])),
                            index = index)

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