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在Pandas DataFrame中,如何合并/连接两个DataFrame,这两个表的所有行都来自左侧表,并重复来自右侧DataFrame的值

在Pandas DataFrame中,可以使用merge()函数来合并/连接两个DataFrame。merge()函数根据指定的列或索引将两个DataFrame进行连接,并且可以指定连接方式(inner、outer、left、right)。

下面是一个示例代码,演示如何合并/连接两个DataFrame:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建左侧DataFrame
left_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                        'B': ['a', 'b', 'c']})

# 创建右侧DataFrame
right_df = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                         'C': ['d', 'e', 'f']})

# 使用merge()函数进行连接
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='A', how='left')

print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A  B    C
0  1  a  NaN
1  2  b  NaN
2  3  c  NaN

在上述示例中,我们首先创建了一个左侧DataFrame(left_df)和一个右侧DataFrame(right_df)。然后,使用merge()函数将这两个DataFrame按照列"A"进行连接,并指定连接方式为左连接(how='left')。最后,将连接结果存储在merged_df中并打印输出。

需要注意的是,合并/连接操作可以根据具体需求进行调整。可以通过指定连接的列或索引、连接方式以及处理重复值等参数来实现不同的合并/连接操作。

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