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合并具有公共列的两个pandas数据框

是指将两个数据框按照它们的公共列进行合并操作,以便在一个新的数据框中同时包含两个数据框的信息。

在pandas中,可以使用merge()函数来实现数据框的合并操作。merge()函数可以根据指定的公共列将两个数据框进行合并,并且可以指定合并的方式(如内连接、左连接、右连接、外连接等)。

下面是一个完善且全面的答案:

合并具有公共列的两个pandas数据框的步骤如下:

  1. 导入pandas库:首先需要导入pandas库,以便使用其中的函数和方法。
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建两个数据框:创建两个需要合并的数据框,确保它们具有公共列。
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': [7, 8, 9]})
  1. 合并数据框:使用merge()函数将两个数据框进行合并,并指定合并的方式和公共列。
代码语言:txt
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merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

在上述代码中,使用了merge()函数将df1和df2按照列'A'进行内连接(inner)合并,结果存储在merged_df中。

  1. 查看合并结果:可以使用print()函数或直接输出merged_df来查看合并后的结果。
代码语言:txt
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print(merged_df)

合并后的结果将包含公共列'A'以及两个数据框中的其他列,只保留了在两个数据框中都存在的'A'列的值。

合并具有公共列的两个pandas数据框的优势是可以将不同数据源的信息进行整合,方便进行数据分析和处理。应用场景包括数据集成、数据关联、数据合并等。

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以上是关于合并具有公共列的两个pandas数据框的完善且全面的答案。

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