在pandas中使用Left join，无需创建left和right变量

。

在pandas中，可以使用merge()函数来进行数据合并操作，其中包括了不同类型的join操作，如Left join。

Left join是一种基于左侧DataFrame的连接操作，它会保留左侧DataFrame中的所有行，并将右侧DataFrame中与左侧DataFrame匹配的行合并在一起。如果右侧DataFrame中没有与左侧DataFrame匹配的行，则用NaN填充。

下面是使用Left join进行数据合并的示例代码：

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': [2, 3, 4],
                         'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用Left join合并DataFrame
result_df = left_df.merge(right_df, on='A', how='left')

# 打印合并结果
print(result_df)

输出结果为：

   A  B    C
0  1  a  NaN
1  2  b    x
2  3  c    y

在上述代码中，我们首先创建了左侧DataFrame left_df 和右侧DataFrame right_df。然后，使用merge()函数将两个DataFrame按照'A'列进行Left join操作，并将结果保存在result_df中。最后，打印出合并结果。

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