pandas表合并——按指定列合并两个表里同样名称的行

在处理观测站气象数据时，遇到了需要将两个表的数据整理到一起的问题，两个表的数据结构如下：


现在需要将两个表按第一列‘Sta_ID’拼接，将第二个表中‘Sta_ID’值与第一个表相同的行拼接到同一行，效果如下：

需要的库基本有pandas，xlrd，xlwt这几个，首先使用pandas.read_excel(）将数据分别读入pandas。

A = pd.read_excel('E:\\MODIS\\MCD19A2\\AOD_Max.xls', sheet_name='AOD_Max') # 读取 excel
B = pd.read_excel('E:\\MODIS\\MCD19A2\\AOD_Max.xls', sheet_name='Station_Max', index_col=0)

下一步进行合并，使用pandas.concat()函数实现，关于concat()函数具体的解释可以参考：

https://blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/79488445

但是这里有个问题，需要设置索引列为‘Sta_ID’这一列，如果默认索引为这一列，由于该列有重复项，在执行concat()函数时会报错
InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects’
为解决这个问题，将表A读入时采用默认索引，然后用drop_duplicates()函数删掉重复的行。注意：我的数据B表没有重复项要去除，所以读的时候直接默认索引列为‘Sta_ID’了。

X = A.drop_duplicates(subset=['Sta_ID'])

这里我在测试的时候发现，如果把返回值还给A（如A.drop_duplicates(subset=['Sta_ID'])和A=A.drop_duplicates(subset=['Sta_ID'])），那A是没有变化的，所以把这个值给了X，就可以实现了。

drop_duplicates()函数参考

https://blog.csdn.net/Disany/article/details/82689948

现在需要把删除重复项的表X的索引列改为‘Sta_ID’列：

X = X.set_index('Sta_ID')

最后完成拼接：

merge = pd.concat([X, B], axis=1, join='inner') 

完整程序如下：

import pandas as pd
# 从excel导入表
A = pd.read_excel('E:\\MODIS\\MCD19A2\\AOD_Max.xls', sheet_name='AOD_Max') # 读取 excel
B = pd.read_excel('E:\\MODIS\\MCD19A2\\AOD_Max.xls', sheet_name='Station_Max', index_col=0)
# 去除重复行
X = A.drop_duplicates(subset=['Sta_ID'])
# 更换索引列
X = X.set_index('Sta_ID')
# 按索引列合并
merge = pd.concat([X, B], axis=1, join='inner') 
print(merge)
# pandas表存出
writer = pd.ExcelWriter('E:\\MODIS\\MCD19A2\\AOD_Sta.xls')
merge.to_excel(writer,float_format='%.5f')
writer.save()