Pandas Dataframe:当行包含不同的国家时，合并来自两个全局数据集的列

Pandas DataFrame是Python中一个强大的数据分析工具，用于处理和分析结构化数据。当行包含不同的国家时，合并来自两个全局数据集的列可以通过以下步骤完成：

首先，导入pandas库并创建两个数据集的DataFrame对象。假设数据集1包含国家名称和数据列1，数据集2包含国家名称和数据列2。

import pandas as pd

# 创建数据集1的DataFrame对象
data1 = {'Country': ['China', 'USA', 'India'],
         'Data1': [10, 20, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建数据集2的DataFrame对象
data2 = {'Country': ['China', 'USA', 'Japan'],
         'Data2': [40, 50, 60]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

使用pandas的merge函数将两个DataFrame对象按照国家名称进行合并。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Country', how='outer')

在这里，on='Country'表示按照国家名称进行合并，how='outer'表示使用外连接，保留所有行。

合并后的DataFrame对象merged_df将包含两个数据集的所有列。

print(merged_df)

输出结果为：

  Country  Data1  Data2
0   China     10   40.0
1     USA     20   50.0
2   India     30    NaN
3   Japan    NaN   60.0

在这个例子中，合并后的DataFrame对象merged_df包含了国家名称、数据列1和数据列2。如果某个国家在其中一个数据集中存在而在另一个数据集中不存在，对应的数据列将显示为NaN。

对于这个问题，腾讯云没有特定的产品或链接地址与之相关。Pandas DataFrame是Python的一个库，与云计算平台无关。

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