pandas怎样把数据框合并
时间: 2023-05-12 17:05:51 浏览: 61
Pandas可以使用merge()函数将两个数据框按照指定的列进行合并,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})
# 按照key列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)
```
输出结果为:
```
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
```
其中,value_x和value_y分别代表两个数据框中的value列,因为它们在合并后具有相同的列名,所以在合并时会自动添加后缀。
相关问题
pandas合并数据第三关
好的,第三关的任务是将两个数据框按照一列进行合并。具体操作如下:
1. 读取两个数据框:df1 和 df2。
2. 找到两个数据框中要合并的列,比如列名为 'key'。
3. 使用 pandas 的 merge 函数将两个数据框按照 'key' 列进行合并,合并方式为 inner(交集)。
代码示例:
```
import pandas as pd
# 读取两个数据框
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')
# 合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
```
其中,'data1.csv' 和 'data2.csv' 分别为两个数据框的文件路径,'key' 为要合并的列名,how 参数说明了合并方式,inner 表示交集。合并后的结果保存在 merged_df 变量中。
python如何将两个数据框合并
Python中有多种方法可以将两个数据框合并,其中最常用的是使用pandas库中的merge()函数。
下面是一个简单的示例,展示如何使用merge()函数将两个数据框按照指定的列进行合并:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})
# 使用merge()函数将两个数据框按照key列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
# 打印合并后的结果
print(merged_df)
```
输出结果为:
```
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
```
在上面的示例中,我们创建了两个数据框df1和df2,并使用merge()函数将它们按照key列进行合并。合并后的结果包含了key列以及value_x和value_y两个列,分别表示两个数据框中的value列。