数据准备
假设我们目前有两个数据表：
① 一个数据表是关于三个人他们的id以及其他的几列属性信息
import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=20,size=(3,4))) data['id'] = range(1,4) # 输出：其中，最左边的0 1 2 为其索引
② 另外一个数据表是3个用户的app操作日志信息，一个人会有多条app操作记录
sample = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=9,size=(7,1)),columns=['hhh']) sample['id'] = [1,1,2,2,3,3,3] # 输出：
问题描述
① 首先我们需要统计每个用户app操作记录数，比如上表可以看出用户id为1的用户有2条操作记录，用户id为3的用户有3条操作记录
s = sample.groupby('id').count()
# 输出：
② 此时，S是一个以id为索引，count出来的记录数为value的Series结构。因为考虑到后面我们需要id列进行merge，所以我们需要让id列从索引列变成真实的一列。
s = s.reset_index() # 输出：
③ 将S与最上的data表进行merge，我们不想要看到重复的id列，甚至我们也可以将问题延伸为S与data表不止是id列的重复，还有好多条其他的列的重复，那么如何保证将它们merge之后没有重复列呢？
解决方案
第一想法是用 DataFrame.drop(‘列名') 或者用 del DataFrame[‘列名']
但是如果用该方法，会删除掉所有的重复列，而达不到我们的要求。
办法是： 参考StackOverflow解答
cols_to_use = s.columns.difference(data.columns) # pandas版本在0.15及之上的都可以用这种方法，该方法找出S和data表的不同列，然后再进行merge pd.merge(data, s[cols_to_use], left_index=True, right_index=True, how='outer')
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持亿速云。
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