Pandas auf Index-Spalte zusammenführen?

Question

In [88]: c 
Out[88]: 
         Address Name 
CustomerID        
10   Address for Mike Mike 
11   Address for Marcia Marcia 

In [89]: c.index 
Out[89]: Int64Index([10, 11], dtype='int64', name='CustomerID') 

In [90]: orders 
Out[90]: 
    CustomerID OrderDate 
0   10 2014-12-01 
1   11 2014-12-01 
2   10 2014-12-01 

In [91]: orders.index 
Out[91]: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) 

In [92]: c.merge(orders) 
--------------------------- 
MergeError: No common columns to perform merge on 

So kann Panda nicht zusammenführen, wenn Index Spalte in einer Datenrahmen den gleichen Namen wie eine andere Spalte in einem zweiten Datenrahmen hat?

Answer 1

Sie müssen explizit angeben, wie die Tabelle zu verbinden. Standardmäßig wählt merge den allgemeinen Spaltennamen als Zusammenführungsschlüssel. Für Ihren Fall

c.merge(orders, left_index=True, right_on='CustomID') 

Lesen Sie auch die Dokumentation von pandas.DataFrame.merge bitte. Ich hoffe, das wäre hilfreich.

Answer 2

Versuchen Sie, den Index Zurücksetzen:

c.reset_index().merge(orders) 

Answer 3

Die join Methode ist eine linke standardmäßig join (how='left') und schließt sich an den Indizes der Datenrahmen. Eingestellt, so den Index des orders Datenrahmen zu CustomerId und kommen dann.

# Create sample data. 
orders = pd.DataFrame(
    {'CustomerID': [10, 11, 10], 
    'OrderDate': ['2014-12-01', '2014-12-01', '2014-12-01']})  
c = pd.DataFrame(
    {'Address': ['Address for Mike', 'Address for Marcia'], 
    'Name': ['Mike', 'Marcia']}, 
    index=pd.Index([10, 11], dtype='int64', name='CustomerID')) 

# Join. 
>>> c.join(orders.set_index('CustomerID')) 
         Address Name OrderDate 
CustomerID           
10   Address for Mike Mike 2014-12-01 
10   Address for Mike Mike 2014-12-01 
11   Address for Marcia Marcia 2014-12-01 

Alternativ kann diese merge wird Geben Sie das gleiche Ergebnis an: Hier fügen Sie den Index c (linker Datenrahmen) und die Spalte CustomerID im rechten Datenbereich hinzu Stellen Sie sicher, dass how='left' nur Elemente aus dem rechten Datenrahmen mit allen Datensätzen auf der rechten Seite verknüpft links (eine äquivalente Anzahl von Zeilen entsprechend der l von c). Das Standardverhalten für merge ist ein innerer Join, wobei das Ergebnis nur die Datensätze aus c enthält, die eine Übereinstimmung in orders finden (obwohl dies Ihr gewünschtes Ergebnis sein könnte).

c.merge(orders, left_index=True, right_on='CustomerID', how='left')