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)

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'])

解释一下代码：

1. 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。
2. 将合并后的Age列重命名为New_Age。
3. 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 |

怎么把一个dataframe的某两列加到另一个dataframe

可以使用 pandas 中的 merge() 函数来将两个 dataframe 按照某一列进行合并，然后将需要的两列相加。

例如，假设有两个 dataframe 分别为 df1 和 df2，其中 df1 包含列 a 和 b，df2 包含列 c 和 d。现在要将 df1 中的列 a 和 b 加到 df2 中的列 c 和 d，可以按照如下方式操作：

# 合并两个 dataframe
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='key_column')

# 将需要的两列相加
df_merged['new_column'] = df_merged['a'] + df_merged['c']

其中，key_column 是用来进行合并的列名，可以是任何一个共同存在于两个 dataframe 中的列。new_column 是相加后的新列名，可以自定义。