一个Dataframe合并某两列单元体

可以使用pandas库中的merge函数来合并Dataframe中的两列单元格。具体操作可以参考以下代码：
import pandas as pd

# 创建两个Dataframe
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})

# 合并两个Dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 输出合并后的Dataframe
print(merged_df)
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在上述代码中，我们创建了两个Dataframe，分别包含两列数据，然后使用merge函数将它们合并成一个新的Dataframe。其中，on参数指定了合并的关键字，即两个Dataframe中需要合并的列名。最后，我们输出合并后的Dataframe，即可得到合并后的结果。

相关问题

根据索引将一个dataframe的某两列添加到另一个dataframe的某两列

假设有两个dataframe，df1和df2，它们的结构如下：
df1：

ID
Name

001
Tom

002
Jerry

003
Mary

df2：

ID
Age

001
20

002
18

003
22

现在要将df2的Age列和ID列添加到df1的Age和ID列中，可以使用merge函数进行合并：
merged_df = pd.merge(df1, df2[['ID', 'Age']], on='ID')
merged_df.rename(columns={'Age': 'New_Age'}, inplace=True)
merged_df[['ID', 'New_Age']].join(df1['Name'])
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解释一下代码：

使用merge函数，将df1和df2根据ID列进行合并，只保留ID和Age两列。
将合并后的Age列重命名为New_Age。
选择ID和New_Age列，并加入df1的Name列，形成新的dataframe。

最终的结果如下：

ID
New_Age
Name

001
20
Tom

002
18
Jerry

003
22
Mary

dataframe合并其中两列

DataFrame是一种常用的数据结构，在数据分析和操作中扮演重要角色。当你需要将两个DataFrame合并，并且想基于特定的列（通常是共享的键或标识符）进行连接时，可以使用pandas库中的merge()函数。
例如，假设你有两个DataFrame df1 和 df2，它们都有一个名为"key"的列：
# 假设 df1
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C'],
'value1': [10, 20, 30]
})

# 假设 df2
df2 = pd.DataFrame({
'key': ['B', 'D', 'E'],
'value2': [40, 50, 60]
})
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你可以通过指定on='key'参数来合并这两列相同的键值：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
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这将会返回一个新的DataFrame，其中包含来自df1和df2的所有列，但是key列只保留了df1的值，因为这是合并依据，而其他非共享列（如value1和value2）会根据key匹配后的值填充。