我有兩個資料框，我想基于im_id. 但是，對于im_df我要保留一切dd_df并沒有添加什么dd_df有im_df沒有。
基本上，如果im_df有 1、2、3 和 6，并且dd_df有 1、2 和 5，我希望總數為 1、2、3、5 和 6 - 1 和 2 取自im_df（應該相同就像里面的東西一樣dd_df）。
到目前為止我已經嘗試過這個：
df = im_df.merge(dd_df, on=["im_id"], suffixes=("", "_DROP"))
df = df.filter(regex="^(?!.*_DROP)")
df = df.drop(
columns=[
"some_col_from_im_df_we_dont_need",
"and_another",
]
)
df = df.drop_duplicates(subset="im_id")
這似乎不起作用，因為df最終有大約 560k 行。im_df最初有 1.5m 行，dd_df大約有 570k。
有誰知道我可能做錯了什么？
例如，一個資料幀 (x) 具有以下內容：
f_id | im_id | re_id | ip_id
1 1 3 4
2 5 1 3
另一個資料幀 (y) 有
f_id | im_id | evo
1 1 "hello"
2 5 "yo"
3 4 "boo"
我希望結果表是
f_id | im_id | re_id | ip_id | evo
1 1 3 4 "hello"
2 5 1 3 "yo"
uj5u.com熱心網友回復：
我認為你應該合并 f_id 和 im_id 并使用left屬性：
pd.merge(x, y, on=["f_id", "im_id"], how="left")
有了這個，您可以復制您的示例輸出
f_id im_id re_id ip_id evo
0 1 1 3 4 "hello"
1 2 5 1 3 "yo"
uj5u.com熱心網友回復：
我認為你想要的是合并和追加。如果我對你的理解是正確的，那么當 im_df 中不存在新行時，你只想從 dd_df 添加新行。假設兩個資料幀具有相同的列（如果它們沒有相同的列，則對具有相同列的 dd_df 子集執行以下操作，除非您想要添加新列）
df_temp = im_df.merge(dd_df, how='inner', on='im_id')
df_new = im_df.append(dd_df[~dd_df.index.isin(df_temp)])
這將追加 dd_df 中不在 im_df 中的所有行。
您可能也可以不制作 df_temp （尚未測驗以下內容，但請嘗試一下）
df_new = im_df.append(dd_df[~dd_df.im_id.isin(im_df.im_id)])
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