从2列匹配数据中合并2个数据帧，但保留其余列

，可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并，并保留其余列。

以下是一个完善且全面的答案：

合并两个数据帧的步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧 df1 和 df2，每个数据帧包含两列匹配数据和其他列：

df1 = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3, 4],
                    '列2': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    '其他列1': [10, 20, 30, 40],
                    '其他列2': ['X', 'Y', 'Z', 'W']})

df2 = pd.DataFrame({'列1': [3, 4, 5, 6],
                    '列2': ['C', 'D', 'E', 'F'],
                    '其他列3': [50, 60, 70, 80],
                    '其他列4': ['M', 'N', 'O', 'P']})

1. 使用 merge() 函数合并两个数据帧，指定要匹配的列为 '列1' 和 '列2'：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['列1', '列2'])

1. 合并后的数据帧 merged_df 将包含两个数据帧中匹配的行，并保留其他列。可以通过打印 merged_df 来查看合并结果：

print(merged_df)

合并后的结果将如下所示：

   列1 列2  其他列1 其他列2  其他列3 其他列4
0   3  C    30    Z    50    M
1   4  D    40    W    60    N

在这个例子中，我们根据 '列1' 和 '列2' 这两列进行匹配，并保留了其他列。如果两个数据帧中的匹配列名称不同，可以使用 left_on 和 right_on 参数来指定。

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