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Pandas -合并两个数据帧,对相似的列求和,只保留具有匹配键的行(内连接)

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,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中,可以使用merge()函数来合并两个数据帧,并对相似的列进行求和操作,只保留具有匹配键的行,这种操作也被称为内连接。

下面是一个示例代码,演示了如何使用Pandas进行数据帧的合并和求和操作:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})

# 合并两个数据帧,并对相似的列求和
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
merged_df['sum'] = merged_df['value1'] + merged_df['value2']

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

上述代码中,首先创建了两个数据帧df1和df2,它们分别包含了一个键列'key'和一个值列'value1'和'value2'。然后使用merge()函数将两个数据帧按照键列'key'进行合并,指定了内连接方式(how='inner'),这样只会保留具有匹配键的行。最后,通过对'value1'和'value2'列进行求和操作,得到了新的一列'sum',表示两个值的和。

对于Pandas的更多详细用法和函数介绍,可以参考腾讯云的相关文档和教程:

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