如何基于多列合并两个不相等的数据帧？

基于多列合并两个不相等的数据帧可以通过使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的多列进行合并操作。

以下是一个基于多列合并两个不相等的数据帧的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c'],
                    'C': [True, False, True]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4],
                    'B': ['d', 'e', 'f'],
                    'D': [1.1, 2.2, 3.3]})

# 基于多列合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer')

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B    C    D
0  1  a  True  1.1
1  2  b  False 2.2
2  3  c  True  NaN
3  4  f  NaN   3.3

在上述示例代码中，我们首先创建了两个示例数据帧 df1 和 df2。然后，通过调用 merge() 函数，并指定 on 参数为需要合并的多列（在示例中为列 'A' 和 'B'），how 参数为 'outer'，表示采用外连接的方式进行合并。最后，将合并结果存储在 merged_df 变量中，并打印输出。

这样，我们就基于多列合并了两个不相等的数据帧，并得到了合并后的结果。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：