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使用contains条件集成两个不同的数据帧并创建新的数据帧

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的库和模块,如pandas库。
  2. 创建两个不同的数据帧,可以使用pandas的DataFrame()函数。
  3. 使用contains条件将两个数据帧集成到一个新的数据帧中。可以使用pandas的merge()函数,并设置参数on为包含共同列的列名,参数how为'inner'表示使用contains条件进行内连接。
  4. 最后,将结果保存到一个新的数据帧中,可以使用一个新的变量来存储合并后的数据帧。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个不同的数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'orange'],
                    'B': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'grape', 'watermelon'],
                    'C': ['red', 'purple', 'green']})

# 使用contains条件集成两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
       A  B       C
0  apple  1     red

在这个示例中,我们创建了两个数据帧df1和df2,然后使用contains条件将它们集成到一个新的数据帧merged_df中。最后,我们打印出合并后的数据帧。注意,这个示例中的数据帧只有一行,因为只有'apple'在两个数据帧中都存在。

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