如何基于python中的几个值对两个数据框进行分组？

我有两个类似的dataframes U和U1如何基于python中的几个值对两个数据框进行分组？

U 
    ID1  ID2 Time A Friends Distance 
0 John Tom  2   1 4 
1 Alex John  2   0 2 
2 Alex Paul  5   1 3 
3 Frank Richard 1   0 5 

U1 
    ID1  ID2 Time B Friends Distance 
0 John Richard 2   1 0 
1 Alex Frank 2   0 1 
2 Alex Paul  3   1 3 
3 Frank Richard 2   0 5

我想有一个数据帧，基于Time A和Time B结合ID1和ID2：

U2 
    ID1  ID2  Time A Time B Friends Distance 
0 John Tom  2   0  1 4 
1 Alex John  2   0  0 2 
2 Alex Paul  5   3  1 5 
3 Frank Richard 1   2  0 5 
4 John Richard 0   2  1 3 
5 Alex Frank 0   2  0 1

来源

2015-12-03 emax

您可以根据条件使用combine（）。来自熊猫[docs]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#general-dataframe-combine）。还是你的意思是加入/合并操作？ – pazitos10

我想结合他们 – emax

然后你必须建立条件来结合他们，如在文档中所解释的。 – pazitos10

IIUC可以使用merge和combine_first。最后删除后缀为_new的列，并填写0而不是NaN。

U2 = pd.merge(U,U1, on=['ID1', 'ID2'], how='outer', suffixes=('_new', '')) 
U2 = U2.combine_first(U) 
U2 = U2.drop(['Friends_new','Distance_new'], axis=1).fillna(0) 
U2 = U2[['ID1', 'ID2', 'Time A', 'Time B', 'Friends', 'Distance']] 
print U2 
    ID1  ID2 Time A Time B Friends Distance 
0 John  Tom  2  0  1   4 
1 Alex  John  2  0  0   2 
2 Alex  Paul  5  3  1   3 
3 Frank Richard  1  2  0   5 
4 John Richard  0  2  1   0 
5 Alex Frank  0  2  0   1

来源

2015-12-03 15:46:18 jezrael

你的意思是U2 = U1.combine_first（U）？ – emax

是的，你是对的，我纠正它。 – jezrael

如何基于python中的几个值对两个数据框进行分组？

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