利用pandas进行同类合并

要利用 pandas 进行同类合并，可以使用 pandas 库中的 merge 函数。假设有两个数据集，分别为 df1 和 df2，它们都包含一个名为 category 的列，我们可以按照 category 列进行合并，合并后的结果如下：

import pandas as pd

# 创建 df1 数据集
data1 = {'category': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建 df2 数据集
data2 = {'category': ['B', 'C', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 按照 category 列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='category', how='outer')

# 输出合并后的结果
print(merged_df)

执行以上代码后，输出的结果如下：

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

可以看到，合并后的结果包含了同类的数据，并且缺失的值被填充为 NaN。