使用pandas的左连接为同一行填充了两次数据
是指在进行数据合并时，使用左连接（left join）操作将两个数据集按照某个共同的列进行合并，并且保留左侧数据集的所有行，同时将右侧数据集中与左侧数据集匹配的行填充到左侧数据集的相应行中。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建左侧数据集（left_df）和右侧数据集（right_df）。
- 使用
pd.merge()函数进行左连接操作：merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='共同列名', how='left')。on='共同列名'表示按照指定的共同列进行合并。how='left'表示使用左连接操作，保留左侧数据集的所有行。
- 左连接操作会将右侧数据集中与左侧数据集匹配的行填充到左侧数据集的相应行中，如果有多个匹配的行，则会进行多次填充。
左连接的优势是可以将两个数据集按照共同列进行合并，并且保留左侧数据集的所有行，同时将右侧数据集中与左侧数据集匹配的行填充到左侧数据集的相应行中，方便进行数据分析和处理。
左连接的应用场景包括但不限于：
- 合并两个数据集，并保留左侧数据集的所有行。
- 将两个数据集按照共同列进行匹配，并将右侧数据集中的相关信息填充到左侧数据集的相应行中。
- 进行数据分析、数据清洗、数据处理等操作时，需要将多个数据集按照共同列进行合并。
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