如何使用pandas连接两个列名相同但数据不同的表？

要使用pandas连接两个列名相同但数据不同的表，可以使用pandas的merge函数。该函数可以按照列名将两个表连接起来，并且可以根据指定的连接键将行进行匹配。

以下是使用pandas进行连接的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据表：

df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [3, 4, 5], 'col2': ['c', 'd', 'e']})

1. 使用merge函数进行连接：

result = pd.merge(df1, df2, on='col1')

这里的'on'参数指定了连接键，即要根据哪一列进行连接。

1. 查看连接结果：

print(result)

连接的结果将会包含两个表中col1相同的行，并将它们连接在一起。

在使用pandas连接表时，需要注意以下几点：

• 如果两个表中的列名不相同，可以通过left_on和right_on参数来指定左右两个表的连接键。
• 如果想要连接的列名在两个表中分别命名不同，可以通过left_on和right_on参数来指定左右两个表的连接键。
• 如果想要连接的列名在两个表中分别命名不同，可以通过left_on和right_on参数来指定左右两个表的连接键。

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