合并Pandas中的两列
在Pandas中，合并两列可以使用concat()函数或merge()函数。
concat()函数：用于沿着指定轴将两个或多个对象进行连接。可以通过设置axis参数来指定连接的轴，其中axis=1表示按列连接。以下是使用concat()函数合并两列的示例代码：
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 合并两列
df['C'] = pd.concat([df['A'], df['B']], axis=1)
# 打印结果
print(df)输出结果：
A B C
0 1 4 1
1 2 5 2
2 3 6 3在这个例子中，我们创建了一个包含两列（A和B）的DataFrame，并使用concat()函数将这两列合并为一列（C）。
merge()函数：用于根据一个或多个键将两个DataFrame进行合并。可以通过设置on参数来指定合并的键。以下是使用merge()函数合并两列的示例代码：
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3],
'key': ['a', 'b', 'c']}
data2 = {'B': [4, 5, 6],
'key': ['a', 'b', 'c']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 合并两列
df = pd.merge(df1, df2, on='key')
# 打印结果
print(df)输出结果：
A key B
0 1 a 4
1 2 b 5
2 3 c 6在这个例子中，我们创建了两个DataFrame（df1和df2），每个DataFrame包含两列（A和key，B和key）。然后，我们使用merge()函数根据键（key）将这两个DataFrame合并为一个DataFrame。
总结起来，合并Pandas中的两列可以使用concat()函数或merge()函数。concat()函数用于简单的列合并，而merge()函数用于根据键进行合并。具体使用哪个函数取决于你的需求和数据结构。
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df1
one two three
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0 11 55
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a b
0 2 1
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DF1：
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0 1 2 6
1 2 3 6
2 3 4 6
3 4 4 6
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A B C
0 2.0 3.0 7
1 3.0 3.0 7
2 NaN NaN 7
3 NaN NaN 7
4 4.0 4.0 7
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print(pd.merge(df1,df2))
output:
A
0 2
1 2
2 2
3 2
4 3
5 4
6 5
desired/expected output:
A
0 2
1 2
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df1：
a b
0 0 1
1 2 3
2 4 5
3 6 7
4 8 9
df2：
b c
0 10 11
1 12 13
2 14 15
3 16 17
4 18 19
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a b c
0 0 1 11
1 2 3 13
2 4
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假设像这样的白痴
rows = [{"A":1, "B":2},{"A":2, "B":2},{"A":3, "B":2}]
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data = rows[0]
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if key in df:
df.drop(key, axis=1)
df2 = pd.DataFrame(rows)
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在Pandas中连接，但保留重复的列名
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Label1 = ['A', 'B', 'C', 'A']
Label2 = ['A', 'C', 'D', 'E']
Label3 = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
row1 = [1, 2, 3, 5]
row2 = [2,4,5
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如何从另一个数据帧中删除pandas数据帧
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如何从另一个数据帧中移除一个熊猫数据帧，就像集合减法一样：
a=[1,2,3,4,5]
b=[1,5]
a-b=[2,3,4]
现在我们有两个pandas数据帧，如何从df1中删除df2：
In [5]: df1=pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['a','b'])
In [6]: df1
Out[6]:
a b
0 1 2
1 3 4
2 5 6
In [9]: df2=pd.DataFrame([[1,2],[5,6]],columns=['a','b'
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df.join([df1,df2,df3])
不幸的是，这种方
浏览 5提问于2016-07-19得票数 4
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