两个dataframe如何按照某列取并集

可以使用 pandas 库中的 merge() 方法按照某一列取两个 DataFrame 的并集。假设两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2，它们都包含一个名为 "column_name" 的列，那么可以使用下面的代码实现按照 "column_name" 列取并集：

result = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='outer')

其中，on 参数指定按照哪一列进行合并，how 参数指定合并方式为外连接（outer join），表示保留两个 DataFrame 中的所有行，并将相同值的行进行合并。最后的结果保存在 result 变量中。

相关问题

两个dataframe取并集

可以使用 pandas 库的 `merge()` 函数，将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并，然后使用 `concat()` 函数将它们合并成一个 DataFrame。

假设有两个 DataFrame：df1 和 df2，它们都有一个叫做 "id" 的列，可以使用以下代码将它们合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')
result_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()

`merge()` 函数将两个 DataFrame 按照 "id" 列进行合并，使用 "outer" 方法表示取并集。然后使用 `concat()` 函数将它们合并成一个 DataFrame，并使用 `drop_duplicates()` 函数去掉重复的行。最终得到的结果就是两个 DataFrame 的并集。

两个dataframe 如何制定列模糊匹配找并集

可以使用 Pandas 库中的 merge() 函数来实现两个 DataFrame 列模糊匹配找并集的操作。具体步骤如下：

1. 对两个 DataFrame 中需要匹配的列进行模糊匹配，可以使用 Pandas 库中的 str.contains() 函数来实现。

例如，假设需要匹配的列名为 "name"，则可以使用以下代码进行模糊匹配：

df1[df1['name'].str.contains('keyword')]
df2[df2['name'].str.contains('keyword')]

其中，'keyword' 为需要匹配的关键词。

2. 对两个 DataFrame 进行合并，可以使用 merge() 函数，并设置参数 how='outer' 来实现并集操作。

例如，假设需要合并的 DataFrame 分别为 df1 和 df2，则可以使用以下代码进行合并：

merged_df = pd.merge(df1[df1['name'].str.contains('keyword')], df2[df2['name'].str.contains('keyword')], how='outer')

其中，merged_df 为合并后的 DataFrame。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['David', 'Eva', 'Frank'], 'age': [40, 45, 50]})

# 进行模糊匹配
df1_matched = df1[df1['name'].str.contains('a')]
df2_matched = df2[df2['name'].str.contains('a')]

# 进行合并
merged_df = pd.merge(df1_matched, df2_matched, how='outer')

print(merged_df)

输出结果如下：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35
3    David   40
4      Eva   45