pandas合并2个数据帧并在合并数据中添加新列

pandas是一个开源的数据分析和处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。在pandas中，可以使用merge函数来合并两个数据帧，并可以通过添加新列来扩展合并后的数据。

合并两个数据帧可以使用merge函数，该函数可以根据指定的列或索引进行合并。合并的方式有多种，常用的有内连接、左连接、右连接和外连接。

• 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。
• 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将用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将用NaN填充。
• 外连接（outer join）：保留两个数据帧中的所有行，没有匹配的行将用NaN填充。

以下是一个示例代码，演示了如何合并两个数据帧并添加新列：

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': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 使用merge函数合并两个数据帧，并添加新列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
merged_df['C'] = [10, 20, 30]

print(merged_df)

输出结果如下：

   A B_x B_y   C
0  1   a   d  10
1  2   b   e  20
2  3   c   f  30

在这个例子中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，然后使用merge函数根据列'A'进行内连接合并。最后，我们通过给合并后的数据帧添加新列'C'，并赋予相应的值。

对于pandas的更多详细信息和用法，可以参考腾讯云的相关文档和教程：

• pandas官方文档
• 腾讯云-云服务器CVM
• 腾讯云-云数据库MySQL
• 腾讯云-云原生容器服务TKE
• 腾讯云-人工智能AI
• 腾讯云-物联网IoT
• 腾讯云-移动开发MSS
• 腾讯云-对象存储COS
• 腾讯云-区块链BCS
• 腾讯云-元宇宙