基于两个不同数据帧中重复关键字的数据帧合并-- pandas

基于两个不同数据帧中重复关键字的数据帧合并是指将两个数据帧按照某个关键字进行合并，其中关键字在两个数据帧中都存在重复值。这个操作可以使用Python的pandas库来实现。

在pandas中，可以使用merge()函数来实现数据帧的合并操作。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：在代码中首先导入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：根据实际需求，创建两个数据帧df1和df2，并确保它们包含重复关键字的列。

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

1. 合并数据帧：使用merge()函数将两个数据帧按照关键字列进行合并。

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

在这个例子中，我们指定了'on'参数为'关键字'，表示按照'关键字'列进行合并。合并后的结果将包含两个数据帧中关键字列相同的行，并将其他列的值合并在一起。

1. 查看合并结果：可以使用print()函数或者直接输出merged_df来查看合并后的结果。

print(merged_df)

合并后的结果将包含关键字列、数值1列和数值2列，其中只有关键字列的值在两个数据帧中都存在。

这是一个基本的基于两个不同数据帧中重复关键字的数据帧合并的示例。在实际应用中，可以根据具体需求进行更复杂的合并操作，例如指定合并方式、处理缺失值等。

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