如何在不复制列的情况下合并熊猫数据帧

我有以下形式的数据：

frame1 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['x'],'id': [1]})
frame2 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['2x'],'id': [2]})

并希望将多个框架加入这样的框架：

base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,2,3]})

我合并id并得到：

merged = base_frame.merge(frame1,how='left',left_on='id',right_on='id')
merged = merged.merge(frame2,right_on='id')

   id supplier1_match0_x supplier1_match0_y
0   1                  x                NaN
1   2                NaN                 2x
2   3                NaN                NaN

该列已重复,并附加了“ y”.这是我需要的：

id,supplier1_match0,...
1,x
2,2x
3,NaN

有没有简单的方法可以做到这一点？有一个类似的问题(Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels),但是数据的形状不同.请注意,我有多个供应商,并且它们具有不同数量的匹配项,因此我不能假定数据将具有“矩形”形状.提前致谢. 最佳答案 您的问题是您真的不想只合并所有内容.您需要合并第一组框架,然后合并.

import pandas as pd
import numpy as np

base_frame.merge(pd.concat([frame1,frame2]),how='left')

#   id supplier1_match0
#0   1                x
#1   2               2x
#2   3              NaN

另外,您可以定义base_frame,使其具有其他框架的所有相关列,并将id设置为索引并使用.update.这样可以确保base_frame保持相同的大小,而上面的保持不变.如果给定单元格有多个非空值,则数据将被覆盖.

base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,3]}).assign(supplier1_match0 = np.NaN).set_index('id')

for df in [frame1,frame2]:
    base_frame.update(df.set_index('id'))

print(base_frame)

   supplier1_match0
id                 
1                 x
2                2x
3               NaN

（编辑：安卓应用网）

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