pandas合并数据第三关

好的，第三关的任务是将两个数据框按照一列进行合并。具体操作如下：

1. 读取两个数据框：df1 和 df2。

2. 找到两个数据框中要合并的列，比如列名为 'key'。

3. 使用 pandas 的 merge 函数将两个数据框按照 'key' 列进行合并，合并方式为 inner（交集）。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取两个数据框
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

# 合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

其中，'data1.csv' 和 'data2.csv' 分别为两个数据框的文件路径，'key' 为要合并的列名，how 参数说明了合并方式，inner 表示交集。合并后的结果保存在 merged_df 变量中。

相关问题

pandas数据合并第二关答案

由于不清楚具体题目要求，以下为一些可能的答案：

1. 合并两个数据框df1和df2的所有行：

df = pd.concat([df1, df2])

2. 合并两个数据框df1和df2的指定行：

df = pd.concat([df1.iloc[0:3], df2.iloc[3:6]])

3. 将两个数据框df1和df2按照指定列进行合并：

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

4. 将两个数据框df1和df2按照多个列进行合并：

df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

5. 将两个数据框df1和df2按照指定列进行外连接合并：

df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

6. 将两个数据框df1和df2按照指定列进行内连接合并：

df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

第1关:pandas数据清洗头歌

第一关：在pandas库的数据清洗过程中，常常会遇到歌曲般的步骤。下面是一首简化的“Pandas清洗三部曲”：

**《Pandas清洗歌》**

Verse 1: 初识DataFrame，read_csv先登场，
数据如诗，缺失值得查明。
用isnull()或notna()探一探，替换NaN找填法。

Chorus: 数据清洗开始了，drop_duplicates去冗余，
异常值处理很重要，像是outliers要用clip框住。

Verse 2: 类型转换做dtype，astype帮忙换新装，
日期时间格式化，to_datetime带我去飞翔。
重复行drop()下，保持数据一致性歌唱。

Bridge: 缺失值填充策略多，mean(), fillna()选其一，
异常检测IQR法，离群点不再嚣张。

Chorus: 清洗工作继续进行，merge连接两表心，
字符串操作正合适，str函数帮大忙，清理空格和标点。

Verse 3: 错误值处理掉，错误行remove别留恋，
数据清洗接近尾声，合并、筛选齐步走。
最后cleaned DataFrame现，存储save或是export流。