熊猫合并行匹配的数据帧并附加值

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如何解决熊猫合并行匹配的数据帧并附加值？

我有两个数据框：

df1：

   Chr  Pos   qual
0  1    1234  2
1  2    5678  6
2  1    1111  4
3  5    0123  30

df2：

   Chr   Pos
0  1     1234
1  5     0123
2  3     1111
3  1     01234

如果 df2 中的行与 df1 中的行匹配，则将 qual 值附加到 df2。 如果不是，则将行保留在 df2 中，但将 NaN 添加到 df2。

期望的输出：

   Chr   Pos   qual
0  1     1234  2
1  1     1111  NaN
2  1     01234 NaN
3  2     5678  NaN
4  3     1111  NaN
5  5     0123  30

请注意，在这种情况下，Pos 列需要保留为字符串。

data = {'Chr':[1,2,1,5],'Pos':['1234','5678','1111','0123'],'qual':[2,6,4,30]}

df1 = pd.DataFrame(data)

data2 = {'Chr':[1,5,3,1],'0123','01234']}

df2 = pd.DataFrame(data2)

我尝试使用 pd.merge() 和 iterrows，但似乎无法获得所需的输出。

谢谢。

解决方法

import numpy as np

df3 = pd.merge(df1,df2,how='outer',on=['Chr','Pos'],inDicator=TruE)
df3.loc[df3._merge != "both",'qual']= np.nan 
df3.drop(columns='_merge',inplace=TruE)
df3

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的熊猫合并行匹配的数据帧并附加值全部内容，希望文章能够帮你解决熊猫合并行匹配的数据帧并附加值所遇到的程序开发问题。

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