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如何在Python中保持标识列不变的同时,从多个数据帧中添加多个列?

在Python中,可以使用pandas库来处理数据帧(DataFrame)并添加多个列。要保持标识列不变,可以使用merge函数将多个数据帧按照标识列进行合并。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建多个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'Age': [25, 30, 35, 40]})

df3 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']})

# 使用merge函数按照标识列合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='ID')

# 添加多个列
merged_df['Salary'] = [5000, 6000, 7000, 8000]
merged_df['Department'] = ['HR', 'IT', 'Marketing', 'Finance']

# 打印结果
print(merged_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   ID     Name  Age       City  Salary  Department
0   1    Alice   25   New York    5000          HR
1   2      Bob   30     London    6000          IT
2   3  Charlie   35      Paris    7000   Marketing
3   4    David   40      Tokyo    8000     Finance

在这个示例中,我们创建了三个数据帧df1、df2和df3,它们都有一个共同的标识列ID。然后使用merge函数按照ID列将它们合并成一个数据帧merged_df。最后,我们使用直接赋值的方式添加了两个新列Salary和Department。

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