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我正在尝试在熊猫中合并一系列数据框。我有一个 dfsdfs列表，以及它们相应标签的列表，labels我想将所有 dfs 合并到 1 个 df 中，以便 df 中的公共标签从labels列表中的标签中获取后缀。IE：

def mymerge(dfs, labels):
  labels_dict = dict([(d, l) for d, l in zip(dfs, labels)])
  merged_df = reduce(lambda x, y:
                     pandas.merge(x, y, 
                                  suffixes=[labels_dict[x], labels_dict[y]]),
                     dfs)
  return merged_df

当我尝试这个时，我得到了错误：

pandas.tools.merge.MergeError: Combinatorial explosion! (boom)

我正在尝试进行一系列合并，每次合并时最多增长 N 列，其中 N 是列表中“下一个”df 中的列数。最终的 DF 应该有与所有 df 列加在一起一样多的列，因此它会累加增长而不是组合。

我正在寻找的行为是：在指定的列名上加入 dfs（例如由 指定on=）或 dfs 被索引的列名。联合不常见的列名（如在外部连接中）。如果一列出现在多个 dfs 中，可选择覆盖它。更多地查看文档，听起来update可能是最好的方法。虽然当我尝试时join='outer'它会引发一个异常，表明它没有实现。

编辑：

这是我对此的实现尝试，它不处理后缀，但说明了我正在寻找的合并类型：

def my_merge(dfs_list, on):
    """ list of dfs, columns to merge on. """
    my_df = dfs_list[0]
    for right_df in dfs_list[1:]:
        # Only put the columns from the right df
        # that are not in the existing combined df (i.e. new)
        # or which are part of the columns to join on
        new_noncommon_cols = [c for c in right_df \
                              if (c not in my_df.columns) or \
                                 (c in on)]
        my_df = pandas.merge(my_df,
                             right_df[new_noncommon_cols],
                             left_index=True,
                             right_index=True,
                             how="outer",
                             on=on)
    return my_df

这假设合并发生在每个 dfs 的索引上。新列以外部连接样式添加，但常见的列（而不是索引的一部分）通过on=关键字在连接中使用。

例子：

df1 = pandas.DataFrame([{"employee": "bob",
                         "gender": "male",
                         "bob_id1": "a"},
                        {"employee": "john",
                         "gender": "male",
                         "john_id1": "x"}])
df1 = df1.set_index("employee")
df2 = pandas.DataFrame([{"employee": "mary",
                         "gender": "female",
                         "mary_id1": "c"},
                        {"employee": "bob",
                         "gender": "male",
                         "bob_id2": "b"}])
df2 = df2.set_index("employee")
df3 = pandas.DataFrame([{"employee": "mary",
                         "gender": "female",
                         "mary_id2": "d"}])
df3 = df3.set_index("employee")
merged = my_merge([df1, df2, df3], on=["gender"])
print "MERGED: "
print merged

对此的扭曲将是您根据一组常见列的标签任意标记每个 df 的后缀，但这并不重要。上述合并操作是否可以在 pandas 中更优雅地完成，或者已经作为内置函数存在？

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2 回答 2

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您的方法的输出：

In [29]: merged
Out[29]: 
         bob_id1  gender john_id1 bob_id2 mary_id1 mary_id2
employee                                                   
bob            a    male      NaN       b      NaN      NaN
john         NaN    male        x     NaN      NaN      NaN
mary         NaN  female      NaN     NaN        c        d

内置 pandas 的解决方案df.combine_first：

In [28]: reduce(lambda x,y: x.combine_first(y), [df1, df2, df3])
Out[28]: 
         bob_id1 bob_id2  gender john_id1 mary_id1 mary_id2
employee                                                   
bob            a       b    male      NaN      NaN      NaN
john         NaN     NaN    male        x      NaN      NaN
mary         NaN     NaN  female      NaN        c        d

要为每一帧的列添加后缀，我建议在调用combine_first.

另一方面，您可能想要查看类似 的操作pd.concat([df1, df2, df3], keys=['d1', 'd2', 'd3'], axis=1)，它会生成一个带有 MultiIndex 列的数据框。在这种情况下，可能要考虑将性别作为索引的一部分，或者忍受它的重复。

于 2013-01-11T17:40:00.213 回答
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从源代码：

max_groups = 1L
for x in group_sizes:
    max_groups *= long(x)

if max_groups > 2**63:  # pragma: no cover
    raise Exception('Combinatorial explosion! (boom)')

而且，在同一个文件中

# max groups = largest possible number of distinct groups
left_key, right_key, max_groups = self._get_group_keys()

这条线max_groups *= long(x)表明它不是附加的，因此很关键。

于 2013-01-10T21:19:52.977 回答