如何在Pandas中按groupby和join但保留原始行

在Pandas中，可以使用groupby和join操作来按照某个列或多个列进行分组，并将多个数据集连接在一起。同时保留原始行可以通过设置参数来实现。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们有两个数据集df1和df2，我们想要按照某个列进行分组，并将它们连接在一起，同时保留原始行。可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用groupby函数按照指定的列进行分组：

grouped_df1 = df1.groupby('column_name')
grouped_df2 = df2.groupby('column_name')

1. 使用join函数将两个分组后的数据集连接在一起，并设置参数on为分组的列名：

joined_df = grouped_df1.join(grouped_df2, on='column_name')

1. 设置参数lsuffix和rsuffix来区分两个数据集中相同列名的列：

joined_df = grouped_df1.join(grouped_df2, on='column_name', lsuffix='_left', rsuffix='_right')

这样，我们就可以在Pandas中按groupby和join操作来保留原始行。

Pandas是一个功能强大的数据处理和分析库，适用于各种数据操作和分析任务。它提供了丰富的数据结构和函数，可以轻松处理和操作大规模数据集。Pandas在数据清洗、数据处理、数据分析等方面具有广泛的应用场景。

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