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如何在python中使用pandas对多个DataFrames执行外部合并

在Python中使用pandas对多个DataFrames执行外部合并的方法是使用merge()函数。merge()函数可以根据指定的列将多个DataFrames进行合并。

以下是使用pandas进行外部合并的步骤:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建多个DataFrames:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})
  1. 使用merge()函数进行外部合并:
代码语言:txt
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merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

在上述代码中,on='A'表示根据列'A'进行合并,how='outer'表示执行外部合并。

  1. 查看合并后的结果:
代码语言:txt
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print(merged_df)

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

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

输出结果:

代码语言:txt
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   A  B_x  B_y
0  1    a  NaN
1  2    b  NaN
2  3    c  NaN
3  4  NaN    d
4  5  NaN    e
5  6  NaN    f

在上述示例中,merged_df是合并后的DataFrame,其中B_xB_y分别表示来自df1和df2的列'B'。

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