熊貓：如何在數據幀

Question

新列追加到所有行我有兩個數據幀：

df1 = pd.DataFrame(data={ 
    'ColumnA': ['A1','A2','A3'], 
    'ColumnB' : [ 'B1','B2','B3'], 
    'ColumnC' : [ 'C1','C2','C3'] 
}) 


df2 = pd.DataFrame(data={ 
    'id': ['1'], 
    'Value1' : [ 'v1'], 
    'Value2' : [ 'v2'] 
}) 



    ColumnB ColumnC columnA id 
0  B1  C1  A1 1 
1  B2  C2  A2 1 
2  B3  C3  A3 1 


    Value1 Value2 id 
0  v1  v2 1 

並希望得到DF3凡DF1所有行會從DF2列。

ColumnB ColumnC columnA id Value1 Value2 
0  B1  C1  A1 1  v1  v2 
1  B2  C2  A2 1  v1  v2 
2  B3  C3  A3 1  v1  v2 

目前即時通訊做這種方式：

id = df2['id'][0] 
df1['id'] = id 

df3 = df1.merge(df2,left_on='id',right_on='id',how='left') 

有什麼更好的方式來做到這一點？

Answer 1

通過創建Series與ffill()

pd.concat([df1,df2],axis=1).ffill() 
Out[388]: 
    ColumnA ColumnB ColumnC Value1 Value2 id 
0  A1  B1  C1  v1  v2 1 
1  A2  B2  C2  v1  v2 1 
2  A3  B3  C3  v1  v2 1 

Answer 2

使用pd.concat使用assign選擇第一排的df2：

df3 = df1.assign(**df2.iloc[0]) 
print (df3) 
    ColumnA ColumnB ColumnC Value1 Value2 id 
0  A1  B1  C1  v1  v2 1 
1  A2  B2  C2  v1  v2 1 
2  A3  B3  C3  v1  v2 1 

Answer 3

另一種方式

In [1728]: df1.assign(k=0).merge(df2.assign(k=0), on='k').drop('k', 1) 
Out[1728]: 
    ColumnA ColumnB ColumnC Value1 Value2 id 
0  A1  B1  C1  v1  v2 1 
1  A2  B2  C2  v1  v2 1 
2  A3  B3  C3  v1  v2 1 

如果沒有做數據中有。

In [1734]: df1.join(df2).ffill() 
Out[1734]: 
    ColumnA ColumnB ColumnC Value1 Value2 id 
0  A1  B1  C1  v1  v2 1 
1  A2  B2  C2  v1  v2 1 
2  A3  B3  C3  v1  v2 1