pandas两张表连接在一起

可以使用 pandas 中的 merge 函数将两张表连接在一起。假设有两张表 df1 和 df2，它们都有一个共同的列名为 key，可以使用以下代码将它们连接在一起：

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

其中，on 参数指定连接的列名。

如果两张表中的连接列名不同，可以使用 left_on 和 right_on 参数指定左右两张表的连接列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2')

如果需要指定连接方式，可以使用 how 参数，如：

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

相关问题

pandas把一张表连接到另一张表的下面

可以使用 `pandas.concat()` 函数来将两张表按照行方向连接起来。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按照行方向连接两个数据表
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
5  6  9

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数创建了两个数据表 `df1` 和 `df2`，然后使用 `pd.concat()` 函数将这两个数据表按照行方向连接起来，最后将结果保存在 `result` 变量中。`ignore_index=True` 表示重新生成索引，使得结果表中的行索引从 0 开始连续递增。

pandas将两列数据连起来

Pandas库是一个强大的数据分析工具，它可以方便地处理表格数据。如果你想把两个DataFrame的两列数据连接起来，可以使用`merge`或`join`函数。这两种方法都支持基于列名、索引或者其他键值的关联。

1. `merge`通常用于合并两个DataFrame，你可以指定共同的关键列（on关键字），例如：

   df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
   df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'value2': [4, 5, 6]})
   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

2. `join`方法相对简洁，它默认是内连接（inner join），也可以通过参数设置为左连接（left）、右连接（right）或全连接（outer）。例如：

   joined_df = df1.set_index('key').join(df2.set_index('key'))

无论哪种方法，连接后的数据会保留原数据集的结构，并且可能会创建一个新的键列，表示来自哪一张表的数据。