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Pandas数据帧,按跨度的交叉点合并?

Pandas数据帧(Pandas DataFrame)是一种二维数据结构,类似于表格或电子表格,由行和列组成。在Pandas中,可以使用merge()函数按照跨度的交叉点合并数据帧。

合并数据帧是将两个或多个数据帧中的数据按照一定的条件进行合并的操作。merge()函数可以根据指定的列或索引进行合并,并根据交叉点的跨度将相应的行合并到一起。

合并数据帧可以帮助我们将不同数据源的数据整合在一起,以便进行更全面的分析和处理。常见的应用场景包括数据集成、数据关联、数据比较等。

以下是一个示例代码,演示如何使用merge()函数按照跨度的交叉点合并数据帧:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

# 使用merge()函数按照key列合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
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    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

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