如何合併一列上的資料幀，同時保留一個資料幀中的初始資訊？

在保留初始資訊的同時合併列上的DataFrame

儘管使用Pandas 的合併功能，但在合併資料幀df1 和df2時遇到困難在「名稱」列上，同時保留df1 的資訊。

問題：

在合併運算中：
df1 = pd.merge(df1, df2, on = 'Name', how = 'outer')

您正在執行外部聯接，其中包括來自兩個資料幀的個體。這會導致 df2 中的個體包含在 df1 中，即使它們最初沒有出現在 df1 中。

解決方案：

要解決此問題，您可以使用以下方法之一：

方法1：使用set_index 建立的依系列對應：

df1['Sex'] = df1['Name'].map(df2.set_index('Name')['Sex'])

此方法建立一個以'Name' 為索引的Series df2 的「性別」欄。然後，df1 的“Name”列會對應到該系列以分配匹配的“Sex”值。透過將缺失值設為 NaN 來解決。

方法2：執行左連接：

df = df1.merge(df2[['Name','Sex']], on='Name', how='left')

左連接可確保df1 中的個體優先，如果缺失值不存在於df2 中，則用NaN填充。

注意事項：

• 多個合併列： 如果合併多列，請在'on' 參數中指定它們，例如on=['Year','Code'].
• 重複值： 重複的合併列值可能會導致問題。考慮在合併之前刪除重複項或透過字典使用映射來選擇適當的值。

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