使用字典合并两个pandas数据帧

可以通过pandas的concat()函数或merge()函数来实现。

1. 使用concat()函数合并数据帧：
   • 概念：concat()函数用于沿着指定的轴将两个或多个数据帧连接在一起。
   • 分类：concat()函数属于pandas库中的数据合并函数。
   • 优势：可以方便地将多个数据帧按照指定的轴进行合并，灵活性高。
   • 应用场景：常用于将两个具有相同列结构的数据帧按行或列进行合并。
   • 示例代码：import pandas as pd

 # 创建两个数据帧

 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

 df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

 # 按行合并数据帧

 result = pd.concat([df1, df2])

 print(result)

 ```

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1. 使用merge()函数合并数据帧：
   • 概念：merge()函数用于根据一个或多个键将两个数据帧的列连接在一起。
   • 分类：merge()函数属于pandas库中的数据合并函数。
   • 优势：可以根据指定的键将两个数据帧的列进行连接，支持不同类型的连接操作。
   • 应用场景：常用于根据某一列或多列的值将两个数据帧进行连接。
   • 示例代码：import pandas as pd

 # 创建两个数据帧

 df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})

 df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

 # 根据键合并数据帧

 result = pd.merge(df1, df2, on='key')

 print(result)

 ```

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