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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:

  1. 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。
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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)
  1. 使用pandas的merge函数将两个DataFrame对象按照国家名称进行合并。
代码语言:txt
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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。

  1. 合并后的DataFrame对象merged_df将包含两个数据集的所有列。
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print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
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  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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