df1与df2merge只保留对应列
时间: 2024-05-16 22:11:55 浏览: 15
可以使用merge()函数的参数on来指定要保留的列。例如:
``` python
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2'])
```
这将只保留df1和df2中的'col1'和'col2'列,并将它们合并成一个新的数据框merged_df。
相关问题
df1与df2进行merge合并,但只保留df2的列
可以使用merge函数的参数"on"指定合并的列,然后使用df2的列创建一个新的DataFrame:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2[['column1', 'column2']], on='key')
```
其中,"column1"和"column2"是需要保留的df2的列,"key"是用来合并df1和df2的列。将合并的结果保存在merged_df中。
df3 = pd.merge(df1, df2)
`df3 = pd.merge(df1, df2)`是使用pandas库中的merge函数将两个DataFrame对象df1和df2进行合并的操作。merge函数根据指定的列或索引将两个DataFrame对象进行连接,并返回一个新的DataFrame对象df3。
下面是一个示例,演示了如何使用merge函数将两个DataFrame对象进行合并:
```python
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})
# 使用merge函数将df1和df2进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 打印合并后的DataFrame对象df3
print(df3)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
在上述示例中,我们创建了两个DataFrame对象df1和df2,然后使用merge函数将它们按照列'A'进行合并。合并后的结果存储在新的DataFrame对象df3中,包含了列'A'、'B'和'C'的数据。