동일한 인덱스를 가진 첫 번째 데이터 프레임에서 행을 제거하면서 pandas 데이터 프레임을 병합하는 방법은 무엇입니까?

Question

내가 2 dataframes, DF1 및 DF2을 가지고 있다고 가정

subject_id first_name last_name   
1    Alex Anderson 
2     Amy Ackerman 
3    Allen  Ali 
4    Alice  Aoni 
5    Ayoung Atiches 

subject_id first_name last_name 
4    Billy Bonder 
5    Brian  Black 
6    Bran Balwner 
7    Bryce  Brice 
8    Betty Btisan 

자신의 인덱스가 나는 다음과 같은 얻을 수있는 방법, subject_id되어 있다고 가정하자 :이에서 오전 동안

subject_id first_name last_name   
1    Alex Anderson 
2     Amy Ackerman 
3    Allen  Ali 
4    Billy Bonder 
5    Brian  Black 
6    Bran Balwner 
7    Bryce  Brice 
8    Betty Btisan 

것은,이 문제를 어떻게 얻을 수 :

subject_id first_name last_name   
1    Alex Anderson 
2     Amy Ackerman 
3    Allen  Ali 
4    Alice  Aoni 
5    Ayoung Atiches 
6    Bran Balwner 
7    Bryce  Brice 
8    Betty Btisan 

Answer 1

사용 combine_first하고 필요한 경우 첫 번째 set_index :

우리는 pd.concat 및 drop_duplicates를 사용 할 수 6,

df11 = df1.set_index('subject_id') 
df22 = df2.set_index('subject_id') 

df3 = df22.combine_first(df11).reset_index() 
print (df3) 
    subject_id first_name last_name 
0   1  Alex Anderson 
1   2  Amy Ackerman 
2   3  Allen  Ali 
3   4  Billy Bonder 
4   5  Brian  Black 
5   6  Bran Balwner 
6   7  Bryce  Brice 
7   8  Betty Btisan 

df3 = df11.combine_first(df22).reset_index() 
print (df3) 
    subject_id first_name last_name 
0   1  Alex Anderson 
1   2  Amy Ackerman 
2   3  Allen  Ali 
3   4  Alice  Aoni 
4   5  Ayoung Atiches 
5   6  Bran Balwner 
6   7  Bryce  Brice 
7   8  Betty Btisan 

Answer 2

는 (죄송 SO 것 같아, 자신의 형식을 숨기 ..., 그것은 ... 대답은 추한 것)

pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates('subject_id',keep='first')

Out[95]: subject_id first_name last_name 0 1 Alex Anderson 1 2 Amy Ackerman 2 3 Allen Ali 3 4 Alice Aoni 4 5 Ayoung Atiches 2 6 Bran Balwner 3 7 Bryce Brice 4 8 Betty Btisan pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates('subject_id',keep='last')

Out[96]: subject_id first_name last_name 0 1 Alex Anderson 1 2 Amy Ackerman 2 3 Allen Ali 0 4 Billy Bonder 1 5 Brian Black 2 6 Bran Balwner 3 7 Bryce Brice 4 8 Betty Btisan