如何比较两个不同数据帧中的列并保留第一个数据帧中的值？

在比较两个不同数据帧中的列并保留第一个数据帧中的值时，可以使用 pandas 库来实现。下面是一种可能的解决方案：

1. 首先，导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧，假设为 df1 和 df2：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 3], 'B': [7, 8, 9]})

1. 使用 merge() 函数将两个数据帧按照列进行合并，并保留第一个数据帧中的值：

merged_df = df1.merge(df2, on='A', how='left')

这里的 on='A' 表示按照列 'A' 进行合并，how='left' 表示保留第一个数据帧中的值。

1. 最后，可以打印合并后的数据帧 merged_df：

print(merged_df)

输出结果将会是：

   A  B_x  B_y
0  1    4    7
1  2    5  NaN
2  3    6    9

其中，B_x 是第一个数据帧 df1 中的列 'B'，B_y 是第二个数据帧 df2 中的列 'B'。

这样，我们就比较了两个不同数据帧中的列，并保留了第一个数据帧中的值。