Pandas合并同名不同行的DataFrame列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在Pandas中，可以使用merge()函数来合并同名不同行的DataFrame列。

合并同名不同行的DataFrame列可以通过以下步骤实现：

1. 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({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Age': [25, 30, 35]})

1. 使用merge()函数合并两个DataFrame对象，指定合并的列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

在这个例子中，我们通过指定'on'参数为'ID'来合并两个DataFrame对象。merge()函数会根据指定的列名，在两个DataFrame对象中找到相同的值，并将对应的行合并到一个新的DataFrame对象中。

合并后的结果merged_df将包含两个DataFrame对象中共同的列和行。在这个例子中，merged_df将包含'ID'、'Name'和'Age'三列，且行数与两个原始DataFrame对象中共同的行数相同。

Pandas合并同名不同行的DataFrame列的优势在于可以方便地将不同的数据源进行整合和分析。它适用于需要将多个数据表按照某个共同的列进行关联的场景，例如合并不同部门的员工信息表、合并不同时间段的销售数据表等。

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