两个相同字段的dataframe上下合并

如果你想在Python的pandas库中对两个具有相同字段（如'id'）的DataFrame进行上合并（即基于共享的标识符连接数据），你可以按照以下步骤操作[^1]：

1. 首先，确认两个DataFrame `df1` 和 `df2` 的 'id' 列是唯一且非空的，因为这是它们进行合并的基础。

# 假设 df1 和 df2 已经定义好
assert df1['id'].is_unique and df2['id'].is_unique

2. 使用 `merge` 函数，指定 `'id'` 作为连接字段，`left_on` 参数表示左DataFrame的连接键，`right_index` 参数设置为 `True` 表示右DataFrame使用索引作为连接键（在这种情况下，假设`df2`的索引就是'id'列）。

merged_df = df1.merge(df2, left_on='id', right_index=True)

这会返回一个新的DataFrame，其中包含了来自 `df1` 中所有 'id' 的记录以及与之匹配的 `df2` 的对应记录。

相关问题

输出两个dataframe之间满足字段相同的行

可以使用 Pandas 的 merge 函数来实现。假设有两个 DataFrame，分别为 df1 和 df2，要找到其中字段相同的行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确定两个 DataFrame 中要比较的字段列名。

column_name = 'column_name'

2. 使用 merge 函数将两个 DataFrame 合并成一个新的 DataFrame，使用 inner join（内连接）方式，只保留在两个 DataFrame 中都存在的行。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=column_name, how='inner')

3. 新的 DataFrame 中就是两个 DataFrame 中字段相同的行。

result_df = merged_df

其中，column_name 是要比较的字段列名。如果要比较多个字段，则可以将多个字段列名组成列表，传递给 merge 函数的 on 参数。如：

column_names = ['column_name_1', 'column_name_2', 'column_name_3']
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=column_names, how='inner')

这样就可以找到在 df1 和 df2 中，所有字段都相同的行。

pandas从一个dataframe中取出两个字段合成一个新dataframe

假设有一个DataFrame `df`，其中有两个字段分别为 `field1` 和 `field2`，你可以使用如下代码将这两个字段合并成一个新的DataFrame：

new_df = df[['field1', 'field2']].copy()
new_df['new_field'] = new_df['field1'] + new_df['field2']

首先，我们使用 `df[['field1', 'field2']]` 选择 `df` 中的 `field1` 和 `field2` 两个字段，然后使用 `copy()` 方法创建一个新的DataFrame。接下来，我们使用 `new_df['field1'] + new_df['field2']` 将 `field1` 和 `field2` 字段合并成一个新的 `new_field` 字段，并将其添加到新的DataFrame中。