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合并2个具有不同列名的dataFrames,显示公共元素,以及数据帧之间的差异

合并两个具有不同列名的数据帧,显示公共元素以及数据帧之间的差异,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个具有不同列名的数据帧:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [1, 2, 4], 'D': [7, 8, 9]})
  1. 合并两个数据帧,显示公共元素:
代码语言:txt
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common_elements = pd.merge(df1, df2, how='inner', left_on='A', right_on='C')
print(common_elements)

这将输出两个数据帧中具有相同值的行。

  1. 显示数据帧之间的差异:
代码语言:txt
复制
df1_diff = df1[~df1.isin(common_elements)].dropna()
df2_diff = df2[~df2.isin(common_elements)].dropna()
print("df1与df2的差异:")
print(df1_diff)
print(df2_diff)

这将输出df1与df2之间的差异,即在一个数据帧中存在而在另一个数据帧中不存在的行。

以上是合并两个具有不同列名的数据帧,显示公共元素以及数据帧之间的差异的方法。对于更复杂的数据帧操作,可以根据具体需求使用pandas库中的其他函数和方法进行处理。

注意:本回答中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,如有需要,请自行查阅腾讯云官方文档或咨询腾讯云官方支持。

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