将两个的dataframe合并

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数将两个 DataFrame 合并。例如，假设有两个 DataFrame df1 和 df2，它们都有一个名为 'key' 的列，可以使用以下代码将它们按 'key' 列合并：

import pandas as pd

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

该代码将根据 'key' 列将 df1 和 df2 进行合并，返回一个新的 DataFrame merged_df。

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相关问题

将两个dataframe合并

可以使用pandas库中的merge()函数将两个dataframe合并。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})

# 创建第二个dataframe
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 5],
                    'age': [20, 25, 30, 35]})

# 使用merge()函数合并两个dataframe
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')

# 打印合并后的dataframe
print(df_merged)

输出结果：

   id     name   age
0   1    Alice  20.0
1   2      Bob  25.0
2   3  Charlie  30.0
3   4    David   NaN
4   5      NaN  35.0

在上面的示例中，我们使用了merge()函数将两个dataframe按照id列进行合并，并使用outer方式保留了所有行，对于没有匹配到的行，用NaN填充。

将两个DataFrame合并起来

可以使用 pandas 库的 merge 函数将两个 DataFrame 合并起来。假设有两个 DataFrame df1 和 df2，它们有相同的列名 key，现在要将它们按照 key 合并，代码如下：

import pandas as pd

# 创建 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

# 合并 df1 和 df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

print(merged_df)

在上面的代码中，merge 函数的第一个参数指定要合并的 DataFrame，第二个参数指定要合并的 DataFrame，on 参数指定用于合并的列名，how 参数指定合并方式，'outer' 表示外连接。执行上面代码的输出结果为：

  key  value_x  value_y
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

其中 value_x 和 value_y 分别表示合并前的两个 DataFrame 的 value 列，因为它们有相同的列名所以在合并后自动加上了后缀。可以通过修改参数来调整合并后的结果。