Python Pandas仅合并某些列

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是否可以仅合并一些列？我有一个带有x，y，z和df2列的DataFrame df1，其中x，a，b，c，d，e，f等列。

我想在x上合并两个DataFrame，但是我只想合并df2.a，df2.b列-而不是整个DataFrame。

结果将是具有x，y，z，a，b的DataFrame。

我可以合并然后删除不需要的列，但是似乎有更好的方法。

python merge pandas

— 泡泡糖
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安迪：真牛，这很容易...我需要休息一下，我显然使这太复杂了。感谢您的澄清！

— BubbleGuppies

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您可以合并sub-DataFrame（仅包含那些列）：

df2[list('xab')]  # df2 but only with columns x, a, and b

df1.merge(df2[list('xab')])

— 安迪·海登（Andy Hayden）
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嗯，我想知道是否应该有一种本机的方法，例如dropna中的子集...将放在一起github问题

— Andy Hayden

嗯...我试图用它来合并从df2到df1的列'Unique_External_Users'，但出现了一个错误...“没有[Index（['U'，'n'，'i'，'q'，'u '，'e'，' '，'E'，'x'，'t'，'e'，'r'，'n'，'a'，\ n'l'，' '，'U'， 's'，'e'，'r'，'s']，\ n dtype ='object'）]在[columns]“中。

— CoolDocMan

这是代码。... df1.merge（df2（'Unique_External_Users'）]）

— CoolDocMan

1

@CoolDocMan我认为您错过了建议的答案：list('xab')接受字符串'xab'的每个元素（字母）并将其转换为列表元素，然后list('xab')返回['x', 'a', 'b']。如果每列都有一个字母作为名称，则该方法有效。在您的情况下，我认为您需要执行df1.merge（df2 ['Unique_External_Users']，* other_arguments）。...最有可能你已经解决了它现在，就要离开这个新手身边，和我一样

— SOf_PUAR

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您想使用两个括号，因此，如果要执行VLOOKUP动作，请执行以下操作：

df = pd.merge(df,df2[['Key_Column','Target_Column']],on='Key_Column', how='left')

这将为您提供原始df中的所有内容，并在df2中添加您想要加入的相应列。

— 亚瑟·D·豪兰德
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如果要从目标数据框中删除列，但联接需要该列，则可以执行以下操作：

df1 = df1.merge(df2[['a', 'b', 'key1']], how = 'left',
                left_on = 'key2', right_on = 'key1').drop('key1')

该.drop('key1')部分将防止“ key1”保留在结果数据帧中，尽管它首先需要加入。

— 一吨
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如果尝试此操作，则会出现以下错误：KeyError: "['key1'] not found in axis"

— Tanya Branagan

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试试.drop（columns = ['key1']）

— psangam

或.drop（'key1'，axis = 1）

— tonneofash

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您可以使用.loc选择所有行的特定列，然后将其拉出。下面是一个示例：

pandas.merge(dataframe1, dataframe2.iloc[:, [0:5]], how='left', on='key')

在此示例中，您要合并dataframe1和dataframe2。您已选择对“键”进行外部左连接。但是，对于dataframe2，您指定.iloc了允许您以数字格式指定想要的行和列的方法。使用:，选择所有行，但[0:5]选择前5列。您可以使用.loc按名称指定，但是如果您使用长列名称，则.iloc可能会更好。

— Terrance DeJesus
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1

当心.loc将要复制，并且在大df上可能会很痛苦。最好合并然后立即在同一表达式中获取一个列切片。

— smci

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这是为了合并两个表中的选定列。

如果table_1包含t1_a,t1_b,t1_c..,id,..t1_z且table_2包含t2_a, t2_b, t2_c..., id,..t2_z列，并且最终表中仅需要t1_a，id和t2_a，则

mergedCSV = table_1[['t1_a','id']].merge(table_2[['t2_a','id']], on = 'id',how = 'left')
# save resulting output file    
mergedCSV.to_csv('output.csv',index = False)

— 马可167
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