合併兩列在一個數據幀，同時保持第一列的值

Question

下面是一個例子數據幀：

In [308]: df 
Out[308]: 
    A B 
0 1 1 
1 1 2 
2 2 3 
3 2 4 
4 3 5 
5 3 6 

我要合併A和B，同時保持順序，索引和重複所述的完好。與此同時，我只是想從B中不是在這樣所產生的數據框的值應該是這樣的：

In [308]: df 
Out[308]: 
    A B 
0 1 1 
1 1 2 
2 2 3 
3 2 4 
4 3 5 
5 3 6 
6 4 NaN 
7 5 NaN 
8 6 NaN 

任何指針將不勝感激。我試着做兩列和一個groupby的concat，但是由於重複被丟棄，所以不保留列A的值。

我想保留什麼是已經存在，但還添加B中不是A.值

Answer 1

爲了得到B的那些元素不在A，使用isin方法與~反轉（不是）運算符：

In [11]: B_notin_A = df['B'][~df['B'].isin(df['A'])] 

In [12]: B_notin_A 
Out[12]: 
3 4 
4 5 
5 6 
Name: B, dtype: int64 

然後你就可以追加（concat）這些與A，排序（如果您使用order返回的結果，而不是在做地方工作）和reset_index：

In [13]: A_concat_B_notin_A = pd.concat([df['A'], B_notin_A]).order().reset_index(drop=True) 

In [14]: A_concat_B_notin_A 
Out[14]: 
0 1 
1 1 
2 2 
3 2 
4 3 
5 3 
6 4 
7 5 
8 6 
dtype: int64 

，然後創建一個新的數據框：

In [15]: pd.DataFrame({'A': A_concat_B_notin_A, 'B': df['B']}) 
Out[15]: 
    A B 
0 1 1 
1 1 2 
2 2 3 
3 2 4 
4 3 5 
5 3 6 
6 4 NaN 
7 5 NaN 
8 6 NaN 

FWIW我不知道這是否是一定是你正確的數據結構...