连接两个数据框并添加标记列以区分pandas

在pandas中，可以使用merge()函数连接两个数据框，并通过添加标记列来区分它们。

merge()函数是pandas库中用于合并数据框的函数，它可以根据指定的列将两个数据框连接起来。以下是完善且全面的答案：

概念： 连接两个数据框是指将两个数据框按照指定的列进行合并，将它们的行连接在一起，形成一个新的数据框。

分类： 连接两个数据框可以分为内连接、左连接、右连接和外连接四种类型。

• 内连接（inner join）：只保留两个数据框中共有的行，丢弃不匹配的行。
• 左连接（left join）：保留左边数据框的所有行，丢弃右边数据框中不匹配的行。
• 右连接（right join）：保留右边数据框的所有行，丢弃左边数据框中不匹配的行。
• 外连接（outer join）：保留两个数据框中所有的行，不匹配的位置用NaN填充。

优势： 连接两个数据框可以将它们的信息进行整合，使得数据分析更加全面和准确。通过添加标记列，可以方便地区分两个数据框中的数据来源。

应用场景： 连接两个数据框常用于数据集成、数据合并和数据分析等场景。例如，可以将两个包含不同字段的数据框连接起来，以便进行综合分析和统计。

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代码示例： 下面是一个示例代码，演示如何连接两个数据框并添加标记列以区分它们：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge函数连接两个数据框，并添加标记列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')
merged_df['来源'] = ['df1' if pd.notnull(x) else 'df2' for x in merged_df['B']]

print(merged_df)

输出结果：

   A    B    C  来源
0  1    a  NaN  df1
1  2    b  NaN  df1
2  3    c    x  df1
3  4  NaN    y  df2
4  5  NaN    z  df2

在上述示例中，我们首先创建了两个数据框df1和df2，然后使用merge()函数将它们连接起来，通过指定on='A'来指定连接的列为'A'列。最后，我们使用列表推导式为连接后的数据框添加了一个名为'来源'的标记列，用于区分数据的来源。

希望以上内容能够满足您的需求，如果还有其他问题，请随时提问。