Python Pandas非相等连接

（Non-equi join）是指在连接两个数据集时，使用不等于（非相等）的条件进行匹配。在Pandas中，非相等连接可以通过pd.merge()函数实现。

非相等连接可以用于解决一些特定的数据分析问题，例如查找某个时间段内销售额超过平均销售额的产品，或者查找某个地区的人口数量超过平均人口数量的城市等。

在进行非相等连接时，需要指定连接的左表、右表，以及连接条件。连接条件可以使用比较运算符（如>、<、>=、<=）进行设置。Pandas会根据连接条件将两个数据集进行匹配，并返回匹配成功的结果。

非相等连接的优势在于可以灵活地根据不等于条件进行数据匹配，从而实现更加精细的数据分析和处理。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Python Pandas进行非相等连接：

import pandas as pd

# 创建左表
left_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 创建右表
right_df = pd.DataFrame({'C': [2, 4, 6],
                         'D': ['x', 'y', 'z']})

# 进行非相等连接
result = pd.merge(left_df, right_df, left_on='A', right_on='C', how='outer')

# 打印结果
print(result)

上述代码中，我们创建了一个左表left_df和一个右表right_df，分别包含了两个不同的数据集。然后，我们使用pd.merge()函数进行非相等连接，指定了连接条件left_on='A'和right_on='C'，以及连接方式how='outer'。最后，打印出连接结果。

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