pandas Python -合并3个 Dataframe 并创建输出

ecfsfe2w 于 12个月前发布在 Python

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我有一个非常棘手的问题，我尝试了所有的解决方案，所以我希望有人能给予我任何形式的帮助。
我有以下内容：* df 1（旧数据库）：*
| 产品|ID|风险|损害|
| --|--|--|--|
| 轮1| 123 |可忽略|高|
| 轮2| 453 |高|低|

| ID|风险|损害|
| --|--|--|
| 123 |高|低|
| 453 |高|法|

| ID|旧风险（df 1）|新风险（df 2）|
| --|--|--|
| 123 |可忽略|高|
| 453 |高|高|

棘手的部分：* 这只是一个例子，但在现实中，我有很多列，如风险和损害，所以我必须创建这个报告的时间为不同的列时间。所以我想添加一个df 3只有一行所需的列进行分析。然后是基于df 3查找特定列的代码（如果您对我应该如何做有任何其他想法，请告诉我）。

非常感谢你的帮助！真的很感激！

1条答案

选择所需列沿着ID列，然后在ID上合并，并指定后缀以区分新列/旧列

c = ['ID', 'Risk']
df2[c].merge(df1[c], on='ID', how='left', suffixes=['_new', '_old'])

ID Risk_new    Risk_old
0  123     High  Negligible
1  453     High        High