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Python如何合并具有多列的两个数据帧,同时保持每列中的行顺序?

在Python中,可以使用pandas库来合并具有多列的两个数据帧,并保持每列中的行顺序。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用concat函数合并数据帧,并保持行顺序
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

在上面的代码中,我们首先导入pandas库,并创建了两个数据帧df1和df2。然后,使用concat函数将这两个数据帧按列合并,并通过设置axis参数为1来指定按列合并。最后,将合并后的数据帧打印出来。

这种方法可以保持每列中的行顺序,即使两个数据帧的行数不一致。如果两个数据帧的行数不一致,合并后的数据帧将以较长的数据帧为准,缺失的值将用NaN填充。

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