在pandas中合并2个数据帧共享同一列

在pandas中，可以使用merge()函数将两个数据帧合并，并且共享同一列。merge()函数是基于列之间的值进行合并的。

合并两个数据帧的步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧：创建两个需要合并的数据帧，可以使用pandas的DataFrame()函数。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': [7, 8, 9]})

1. 合并数据帧：使用merge()函数将两个数据帧合并，指定共享的列名。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

在这个例子中，我们指定'A'列作为共享的列名。merge()函数会根据这一列的值将两个数据帧进行合并，并生成一个新的数据帧merged_df。

合并后的数据帧merged_df将包含'A'列、df1的'B'列和df2的'C'列。如果两个数据帧中'A'列的值相同，那么对应的行将被合并在一起。

合并的结果可以根据具体的需求进行调整，可以通过指定参数来控制合并的方式（如内连接、左连接、右连接、外连接等）以及处理重复值的方式。

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