Pandas |创建新的DataFrame合并具有相同值的行

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具，其中包括DataFrame，它是一种二维表格数据结构。

在Pandas中，可以通过多种方式创建新的DataFrame并合并具有相同值的行。下面是一种常见的方法：

1. 首先，导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个DataFrame对象，假设为df1和df2：

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

1. 使用concat()函数将两个DataFrame合并：

merged_df = pd.concat([df1, df2])

通过以上步骤，我们成功地创建了一个新的DataFrame merged_df，它包含了df1和df2中所有具有相同值的行。

Pandas的优势在于其强大的数据处理和分析能力，可以高效地处理大规模数据集。它提供了丰富的数据操作方法，如数据过滤、排序、聚合、重塑等，使得数据处理变得简单和灵活。

应用场景：

• 数据清洗和预处理：Pandas提供了丰富的数据处理工具，可以方便地进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测等操作。
• 数据分析和统计：Pandas提供了各种统计函数和方法，可以进行数据分析、计算描述性统计量、绘制图表等。
• 数据可视化：Pandas可以与其他数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）结合使用，方便地进行数据可视化分析。

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