jupyter notebook 横向合并求并集

你可以使用 Pandas 库来实现横向合并和求并集。

假设你有两个数据集，分别是 df1 和 df2 ，它们的列名相同，可以使用以下代码将它们横向合并：

import pandas as pd

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这里使用了 Pandas 的 concat 函数，将两个数据集按列方向合并。

如果你要对合并后的数据集进行去重操作，可以使用 Pandas 的 drop_duplicates 方法：

merged_df = merged_df.drop_duplicates()

这样就可以得到两个数据集的并集了。

相关问题

pd.merge多条件合并并集

可以使用 pd.merge() 函数来进行多条件合并并集。例如，假设有两个数据框 df1 和 df2，它们都有两个列 A 和 B，我们可以使用以下代码进行多条件合并并集：

pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer')

其中，on 参数指定了要合并的列，how 参数指定了合并方式为并集。

python 求集合的并集

求集合的并集可以使用union()函数来实现。并集是把给定多个集合中的所有元素合并在一起形成的新集合。在Python中，可以使用set对象的union()方法来求集合的并集。该方法的语法是set1.union(set2, set3...)，其中set1是要进行并集操作的目标集合，set2、set3等是要进行合并的其他集合。可以传入多个集合作为参数，用逗号隔开。合并后的集合中的重复元素只会出现一次。