合并pandas数据框中的两个或多个列

可以使用merge()函数或join()函数来实现。

merge()函数是基于列之间的值进行合并的，可以根据一个或多个共同的列将两个数据框进行合并。它的语法如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同列名', how='合并方式')

其中，df1和df2是要合并的两个数据框，on参数指定了用于合并的共同列名，how参数指定了合并的方式，常用的方式有：

• inner：内连接，只保留两个数据框中共同的行。
• left：左连接，保留左边数据框的所有行，右边数据框中没有匹配的行用NaN填充。
• right：右连接，保留右边数据框的所有行，左边数据框中没有匹配的行用NaN填充。
• outer：外连接，保留两个数据框的所有行，没有匹配的行用NaN填充。

join()函数是基于索引进行合并的，可以根据索引将两个数据框进行合并。它的语法如下：

merged_df = df1.join(df2, how='合并方式')

其中，df1和df2是要合并的两个数据框，how参数指定了合并的方式，可选的方式与merge()函数相同。

合并列的应用场景包括：

• 将两个数据框中的相关信息进行合并，以便进行进一步的分析和处理。
• 将多个数据框按照共同的列进行合并，生成一个包含更多信息的数据框。

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