Pandas合并数据帧覆盖/替换数据

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。在Pandas中，可以使用merge()函数来合并数据帧，并且可以选择覆盖或替换数据。

合并数据帧是将两个或多个数据帧按照一定的条件进行连接的过程。常见的合并方式有内连接、外连接、左连接和右连接。

• 内连接（inner join）：只保留两个数据帧中共有的行，其他行将被丢弃。
• 外连接（outer join）：保留两个数据帧中所有的行，缺失的值用NaN填充。
• 左连接（left join）：保留左边数据帧的所有行，右边数据帧中没有匹配的行用NaN填充。
• 右连接（right join）：保留右边数据帧的所有行，左边数据帧中没有匹配的行用NaN填充。

以下是一个示例代码，演示了如何使用merge()函数进行数据帧的合并：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 内连接
inner_join = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
print("内连接结果：")
print(inner_join)

# 外连接
outer_join = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')
print("外连接结果：")
print(outer_join)

# 左连接
left_join = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')
print("左连接结果：")
print(left_join)

# 右连接
right_join = pd.merge(df1, df2, on='A', how='right')
print("右连接结果：")
print(right_join)

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