合并并仅获取pandas中列的子集

在pandas中，合并并仅获取列的子集可以通过使用DataFrame的merge()方法和loc[]属性来实现。

首先，merge()方法用于将两个或多个DataFrame对象按照指定的列进行合并。它可以根据列的值将行连接起来，类似于SQL中的JOIN操作。merge()方法的语法如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='column_name')

其中，left_df和right_df是要合并的两个DataFrame对象，'column_name'是要根据其进行合并的列名。

接下来，要获取合并后的DataFrame中的列的子集，可以使用loc[]属性。loc[]属性用于通过标签或布尔数组选择DataFrame的行和列。它的语法如下：

subset_df = merged_df.loc[:, ['column1', 'column2', ...]]

其中，merged_df是合并后的DataFrame对象，['column1', 'column2', ...]是要获取的列名列表。

综上所述，合并并仅获取pandas中列的子集的完整答案如下：

要合并并仅获取pandas中列的子集，可以使用merge()方法将两个DataFrame对象按照指定的列进行合并，然后使用loc[]属性获取合并后的DataFrame中的列的子集。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 合并DataFrame对象
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 获取合并后的DataFrame中的列的子集
subset_df = merged_df.loc[:, ['A', 'B_x', 'B_y']]

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