pandas怎么根据某列相同的值合并数据

Pandas 提供了 `merge` 函数可以实现这个功能。

例如，有两个 DataFrame `df1` 和 `df2`，想要根据它们的某一列（假设名为 "key"）中的相同值来合并这两个数据集。

你可以这样做：

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

这样就会得到一个新的 DataFrame，它包含了所有在两个原始数据集中 "key" 值相同的行。

更多关于 `merge` 函数的用法，可以参考 [官方文档](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge.html)。

相关问题

两个pandas，在一个pandas 寻找某一列值等于给定另一个pandas中的一列值，list中无重复数据，与pandas值有对应，怎么输出符合条件的pandas

你可以使用`merge()`函数结合条件筛选来实现这个需求。假设你有两个Pandas DataFrame，分别是df1和df2，你需要在df1中查找df2某列的值，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df1是主DataFrame，df2是你需要匹配的DataFrame
df1 = pd.DataFrame(...)
df2 = pd.DataFrame(...)

# 确保列名一致，然后进行内连接 merge
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同的列名', how='inner')

# 如果你想基于df2的另一列value做筛选，可以在合并后添加条件过滤
filtered_df = merged_df[merged_df['df2_column'] == '特定的值']

# 输出符合条件的DataFrame
print(filtered_df)

两个长度不一样的pandas 根据第一个pandas里第一列数据 识别出第二个pandas第一列中数据名相同的。把第二个pandas的第二列的值，拼接到第一个pandas里

根据你提供的引用内容，你想要在两个长度不一样的pandas数据框中，根据第一个数据框的第一列数据来识别出第二个数据框中第一列中数据名相同的行，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中。

你可以使用pandas的merge函数来实现这个目标。首先，你需要使用duplicated函数来找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行。然后，你可以使用merge函数将两个数据框按照第一列进行合并，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中的相应行。

下面是一个示例代码，演示了如何实现这个操作：

import pandas as pd

# 第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3, 4, 5\],
                    'B': \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]})

# 第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': \[3, 4, 5\],
                    'C': \['x', 'y', 'z'\]})

# 找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行
duplicated_rows = df2\[df2.duplicated('A')\]

# 将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中
merged_df = pd.merge(df1, duplicated_rows, on='A', how='left')

# 输出结果
print(merged_df)

这段代码中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后，我们使用duplicated函数找到df2中第一列中数据名相同的行，并将结果保存在duplicated_rows中。接下来，我们使用merge函数将df1和duplicated_rows按照第一列进行合并，并将第二列的值拼接到df1中的相应行。最后，我们输出合并后的结果merged_df。

希望这个示例能够帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas 第一行_从零开始使用python/pandas操作Excel (1)](https://blog.csdn.net/weixin_39640444/article/details/110110407)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas使用duplicated函数删除dataframe中重复列名称的数据列、默认保留重复数据列中的第一个数据列...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122704769)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]