合并来自两个数据帧的特定行

是指将两个数据帧中的特定行按照一定的规则进行合并操作。下面是一个完善且全面的答案：

合并来自两个数据帧的特定行可以通过使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列或索引将两个数据帧进行合并，并根据指定的合并规则将相应的行进行匹配和合并。

合并数据帧的步骤如下：

1. 导入 pandas 库：import pandas as pd
2. 创建两个数据帧 df1 和 df2，分别表示待合并的数据帧。
3. 使用 merge() 函数进行合并：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='merge_method')
   • column_name 表示用于合并的列名或索引。
   • merge_method 表示合并的方法，包括 inner、outer、left、right 四种方式。
     • inner：只保留两个数据帧中共有的行。
     • outer：保留两个数据帧中所有的行，并在缺失值处填充 NaN。
     • left：以第一个数据帧 df1 为基准，保留 df1 中的所有行，并在缺失值处填充 NaN。
     • right：以第二个数据帧 df2 为基准，保留 df2 中的所有行，并在缺失值处填充 NaN。

• 合并后的结果保存在 merged_df 中，可以通过打印 merged_df 来查看合并后的数据。

合并数据帧的应用场景包括但不限于：

• 数据库表的关联查询：将多个表中的特定行进行关联查询，获取相关联的数据。
• 数据清洗与整合：将多个数据源中的特定行进行合并，进行数据清洗和整合操作。
• 数据分析与统计：将多个数据帧中的特定行进行合并，进行数据分析和统计操作。

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