python两个二维数组怎么根据某一列合并

在Python中，如果你有两个二维数组（列表的列表），并且想要根据某一列进行合并，你可以使用Pandas库，它提供了强大的数据处理功能。假设这两个数组都有相同的列索引，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设你有如下两个二维数组
array1 = [[1, 'A', 5], [2, 'B', 6]]
array2 = [[3, 'C', 7], [4, 'D', 8]]

# 将它们转换为DataFrame
df1 = pd.DataFrame(array1, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
df2 = pd.DataFrame(array2, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])

# 按照共享的列名合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Column2')  # 这里'Column2'是你想要合并的列

# 现在merged_df就是合并后的结果，可以根据需要选择只保留需要的列

如果你想保持原始数组的形式，而不使用Pandas，你也可以使用嵌套循环逐行对比，但这通常效率较低且不适合大规模数据。

相关问题

python 两个二维数组合并成一个二维数组 不适用numpy库

可以使用Python自带的列表（list）来实现二维数组的合并。假设有两个二维数组a和b，合并后的二维数组为c，可以按以下步骤操作：

1. 首先确定c的行数和列数，假设a和b的行数和列数都相等，则可以使用len()函数获取行数和列数：

rows, cols = len(a), len(a[0])

2. 创建一个二维列表c，初始化为全0：

c = [[0]*cols for _ in range(rows)]

3. 使用两层循环将a和b中的元素依次复制到c中：

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        c[i][j] = a[i][j] + b[i][j]

完整代码如下：

a = [[1, 2], [3, 4]]
b = [[5, 6], [7, 8]]

rows, cols = len(a), len(a[0])
c = [[0]*cols for _ in range(rows)]

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        c[i][j] = a[i][j] + b[i][j]

print(c)

输出结果为：

[[6, 8], [10, 12]]

python两个二维数组合并

要将两个二维数组合并，可以使用NumPy库的concatenate函数。例如，可以使用以下代码将两个二维数组iris_joint和iris_joint2合并成一个新的二维数组：

import numpy as np

combined_array = np.concatenate((iris_joint, iris_joint2), axis=1)
print(combined_array)

这样，combined_array就是合并后的结果。请注意，合并操作是在纵轴(axis=1)方向上进行的，也就是按列合并。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python笔记：两个二维数组利用concatenate实现拼接](https://blog.csdn.net/sangba2019/article/details/124520093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python对两个数组进行合并排列](https://blog.csdn.net/m0_52233502/article/details/128603562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]