使用Python pandas对不同列名的数据进行合并

使用pandas的merge方法进行数据合并的时候，如果列名相同则可以省去列名的指定，pandas会进行自动的识别。但是如果两组数据的列名不一致，不加任何参数直接进行默认的操作则会导致报错。

例如有如下两组数据：

In [40]: df1

Out[40]: 

   data1 key1:

0      0     c

1      1     d

2      2     e

3      3     f

4      4     g

5      5     a

6      6     b

In [41]: df2

Out[41]: 

   data2 key2

0      0    a

1      1    c

2      2    d

尝试进行数据合并，结果提示如下：

In [42]: pd.merge(df1,df2)

---------------------------------------------------------------------------

MergeError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-42-8a74cf63ba8e> in <module>()

----> 1 pd.merge(df1,df2)

/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/tools/merge.pyc in merge(left, right, how, on, left_on, right_on, left_index, right_index, sort, suffixes, copy, indicator)

     59                          right_on=right_on, left_index=left_index,

     60                          right_index=right_index, sort=sort, suffixes=suffixes,

---> 61                          copy=copy, indicator=indicator)

     62     return op.get_result()

     63 if __debug__:

/Library/python/2.7/site-packages/pandas/tools/merge.pyc in __init__(self, left, right, how, on, left_on, right_on, axis, left_index, right_index, sort, suffixes, copy, indicator)

    536             warnings.warn(msg, UserWarning)

    537 

--> 538         self._validate_specification()

    539 

    540         # note this function has side effects

/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/tools/merge.pyc in _validate_specification(self)

    881                     self.right.columns)

    882                 if len(common_cols) == 0:

--> 883                     raise MergeError('No common columns to perform merge on')

    884                 if not common_cols.is_unique:

    885                     raise MergeError("Data columns not unique: %s"

MergeError: No common columns to perform merge on

这样的操作会导致类似上面的错误，pandas找不到能够进行合并的列。如果进行合并，其实有两个思路可以考虑。第一种是根据现在的数据重新创建列名一致的数据对象，然后进行新的数据对象合并。但是，这样在一定程度上来说就不是对最原始的数据进行处理了。不过，很多时候或许这也是一个值得考虑的手段。另外一种方法就是利用pandas自带的功能，在进行数据合并的时候直接指明需要合并的列的名称。具体的操作如下：

In [45]: pd.merge(df1,df2,left_on='key1:',right_on='key2')

Out[45]: 

   data1 key1:  data2 key2

0      0     c      1    c

1      1     d      2    d

2      5     a      0    a

最初输入pd.merge(df1,df2,left_on=‘key1’,right_on=‘key2’)结果报错的时候很诧异，检查数据才看到自己在创建数据的时候多出了一个冒号。不过，对于merge操作的默认行为测试中并没有用到列名，前面的测试也就无需再做一次。在上面的运行结果中，数据列分别使用了两组数据中独立的名字，如果把两组数据的独立名字改成一致，这其实就是一个指定列的合并。而彼时，默认的merge合并应该会奏效，因为pandas能够找到两个列名一致的列。然而，指定了合并列名的操作中数据的标题会被pandas进行修改以进行区分。

In [49]: df1

Out[49]: 

   data key1

0     0    c

1     1    d

2     2    e

3     3    f

4     4    g

5     5    a

6     6    b

In [50]: df2

Out[50]: 

   data key2

0     0    a

1     1    c

2     2    d

In [51]: pd.merge(df1,df2)

Out[51]: 

   data key1 key2

0     0    c    a

1     1    d    c

2     2    e    d

In [52]: pd.merge(df1,df2,left_on='key1',right_on='key2')

Out[52]: 

   data_x key1  data_y key2

0       0    c       1    c

1       1    d       2    d

2       5    a       0    a

从上面的结果中可以看出，pandas把两个data分别以下划线架x，y的形式进行了区分。