Python或Pandas使用一个键作为列表进行外部连接或合并

在Python或Pandas中，可以使用一个键作为列表进行外部连接或合并。外部连接是指根据一个键将两个数据集合并在一起，保留两个数据集中的所有行，并用NaN填充缺失的值。

在Pandas中，可以使用merge()函数来实现外部连接或合并操作。该函数接受两个数据集和一个或多个键作为参数，并返回一个合并后的数据集。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})

# 使用键 'key' 进行外部连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

print(merged_df)

输出结果如下：

  key  value1  value2
0   A     1.0     NaN
1   B     2.0     5.0
2   C     3.0     NaN
3   D     4.0     6.0
4   E     NaN     7.0
5   F     NaN     8.0

在这个例子中，我们创建了两个数据集df1和df2，它们都包含一个键'key'。然后使用merge()函数将这两个数据集按照键'key'进行外部连接，得到了合并后的数据集merged_df。可以看到，合并后的数据集保留了两个数据集中的所有行，并用NaN填充了缺失的值。

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