使用python合并表

Question

我想在Python中合并一些'n'表。每个表有 2 列。目前，我正在尝试使用这 3 个表（table12、table13、table23）。

Context：我有某些图像文件，每个图像里面都有一些对象，这些对象被标记为“A”，“B”，“C”等。 如果我比较 2 个图像，我会得到一个等价表，该表告诉图像 1 中的哪个对象与图像 2 中的哪个对象相似。 （例如，table12 的第一行表明 image1 的对象“A”和 image2 的对象“P”相同） 有可能一个图像中的对象在另一图像中没有等效的对象。

我想创建一个表，利用所有这些表。最终合并表中的列数=图像数。意味着，在每一列下，都会提到它的对象，并且在同一行中，我们可以找到哪些对象是相似的。

我尝试了pandas合并（合并2个表，然后在第一个和第二个表的合并上合并第三个表），但它给出的结果如下：

.

请帮忙。

如果你想测试，这里是代码：

import pandas as pd
import numpy as np

table12 = pd.DataFrame({
    'img1': ['A', 'B', 'C', 'D', np.NaN, np.NaN], 
    'img2': ['P', np.NaN, 'Q', np.NaN, 'R', 'S']
})

table13 = pd.DataFrame({
    'img1': ['A', 'B', 'C', 'D', np.NaN, np.NaN], 
    'img3': [np.NaN, 'X', np.NaN, 'Y', 'Z', 'W']
})

table23 = pd.DataFrame({
    'img2': ['P', np.NaN, 'Q', np.NaN, 'R', np.NaN, 'S'],
    'img3': [np.NaN, 'X', np.NaN, 'Y', 'Z', 'W', np.NaN]
})

merged_12_13 = pd.merge(table12, table13, on='img1', how='outer')

final_output = pd.merge(merged_12_13, table23, on=['img2', 'img3'], how='outer')

Answer 1

您的逻辑不清楚，但假设表格要保持原始顺序并且顶部对齐，您可能应该

concat

各个列：

pd.concat([table12[['img1']], table23[['img2']], table13[['img3']]], axis=1)

或者，将所有列作为输入并删除重复项：

pd.concat([table12, table13, table23], axis=1).T.groupby(level=0).first().T

输出：

  img1 img2 img3
0    A    P  NaN
1    B  NaN    X
2    C    Q  NaN
3    D  NaN    Y
4  NaN    R    Z
5  NaN    S    W
6  NaN  NaN  NaN