Поэтому я немного искал здесь, но не смог найти то, что искал в точности ...
Извинения, если я что-то здесь упускаю.
Я буду использоватьпример, показывающий, чего я хочу достичь, предположим, что у меня есть следующие DF:
df1= p1 p2 p3 ... p13 Data#
0.000 0.000 0.0005429 0.001539
0.0243 0.03459 0.00000 0.000019
...
0.0045 0.000 0.000135 0.2145
и df2
df2= p1 p2 p3 ... p13 Prospect #
0.0243 0.03459 0.00000 0.000019
0.0045 0.000 0.000135 0.2145
0.000 0.000 0.0005429 0.001539
DF1 имеет каждую запись в df2 и многое другое (еще 700 тыс.)Однако я хочу объединить эти кадры данных, когда КАЖДОЕ значение, p1-p13 является правильным, и мой результирующий кадр содержит строки из обоих.
Я попытался использовать следующий код:
m1 = pd.read_csv(r'df1.csv') #my file with 62k which maps to 1 row in master
m2 = pd.read_csv(r'df2.csv')#mymasterfile
m3 = pd.merge(m1, m2, how ='outter', on= ['p1','p2','p3','p4','p5','p6','p7','p8','p9','p10','p11','p12','p13'])
Это приводит к тому, что я получаю несколько значений, сопоставленных одной записи во фрейме основных данных.
Мне кажется, что я упускаю очень очевидноешагните сюда, но были в этом в течение некоторого времени теперь и не можете понять это.Любая помощь будет признательна.