合并2个数据帧，忽略未出现在左DataFrame中的右DataFrame中的行

合并两个数据帧是指将两个数据帧按照某个共同的列或索引进行合并，生成一个新的数据帧。在合并过程中，如果右数据帧中的行在左数据帧中不存在，则会被忽略。

合并数据帧的操作可以通过使用Python中的pandas库来实现。以下是一个完善且全面的答案：

合并两个数据帧的步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧：

left_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
right_df = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

1. 使用merge()函数进行合并：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='A', how='inner')

在这个例子中，我们使用了'A'列作为合并的依据，使用了inner方式进行合并。inner方式表示只保留两个数据帧中都存在的行，忽略右数据帧中在左数据帧中不存在的行。

1. 查看合并后的数据帧：

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B  C
0  3  c  x

合并后的数据帧中只保留了'A'列中值为3的行，并将左数据帧中的'B'列和右数据帧中的'C'列合并到了一起。

合并数据帧的应用场景包括但不限于：

• 数据库操作：将多个表中的数据按照某个共同的列进行合并，以便进行更复杂的查询和分析。
• 数据清洗：将多个数据源中的数据进行合并，以便进行数据清洗和预处理。
• 数据分析：将多个数据集合并为一个更大的数据集，以便进行更全面的数据分析和建模。

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参考链接：

• 腾讯云数据库 TencentDB
• 腾讯云数据仓库 Tencent Data Lake Analytics
• 腾讯云数据传输 Tencent Data Transmission Service