合并两个dataframe 列相同,要求ID列相同行不合并

在Python的Pandas库中，如果你想合并两个DataFrame，但只有当它们在特定列（例如ID列）上的值相同时才合并其他列，可以使用merge()函数，并设置on参数指定合并的关键列，同时设置how='left'或how='inner'来控制保留哪些匹配的行。
假设你有两个DataFrame df1 和 df2，并且它们都有一个名为ID的列，你可以这样做：
# 假设 df1 和 df2 的结构类似
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

# 如果你想保留所有df1的行，即使ID在df2中没有对应，则可以用'left'
# merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
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这将返回一个新的DataFrame，其中只包含ID列在两边都存在的行，并保留了列相同的其他数据。
如果你想要的结果是保留唯一ID，那么how='inner'已经足够，如果需要保留df1的所有记录，用how='left'。

相关问题

合并两个dataframe中序号相同的行

可以使用 pandas 库中的 merge 函数来合并两个 dataframe，并且指定序号作为合并的关键字。
假设有两个 dataframe，分别为 df1 和 df2，它们都有一个序号列 "id"，并且需要将它们合并为一个新的 dataframe：
import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {
"id": [1, 2, 3, 4],
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"age": [20, 30, 25, 40]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {
"id": [2, 3, 5, 6],
"gender": ["M", "F", "M", "M"],
"salary": [5000, 8000, 6000, 7000]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 合并两个 dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on="id", how="outer")

# 输出合并后的 dataframe
print(merged_df)
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输出结果如下：
id name age gender salary
0 1 Alice 20.0 NaN NaN
1 2 Bob 30.0 M 5000.0
2 3 Charlie 25.0 F 8000.0
3 4 David 40.0 NaN NaN
4 5 NaN NaN M 6000.0
5 6 NaN NaN M 7000.0
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可以看到，合并后的 dataframe 中，序号为 2 和 3 的行被合并在了一起，而序号为 1、4、5、6 的行则分别保留了下来。如果序号相同的行中有重复的列，可以使用 merge 函数的其他参数来控制合并方式。

R语言如何使用merge 函数根据某列合并两个dataframe相同的行

在R语言中，merge()函数用于将两个数据框（data frame）按照指定的列进行合并。如果想根据某一列合并相同的行，可以按照以下步骤操作：

确保列存在: 首先，你需要确认你要合并的数据框里都有相同的列。这个列通常作为键（key），用于匹配两个数据框。

明确合并类型: merge()有多种合并类型，如"inner", "outer", "left", "right"等。默认的是"inner"，即只保留两个数据框中键值都存在的行。

all = TRUE（或all.x = TRUE或all.y = TRUE）表示做全连接，保留所有行，包括只有一个出现在另一个数据框中的行。

如果你想基于一列完全匹配，则可以设置by = column_name，这里column_name是你想要合并的列名。

**实际调用: 使用merge(df1, df2, by = column_name)语法，其中df1和df2是你要合并的数据框，column_name`是你选择的列名。

检查结果: 合并后，你可以查看合并后的数据框，确保信息已经被正确地组合在一起。

示例代码：
# 假设我们有两个dataframe df1 和 df2，都有一个共同列叫id
df1 <- data.frame(id = c(1, 2, 3), value1 = c("a", "b", "c"))
df2 <- data.frame(id = c(2, 3, 4), value2 = c("d", "e", "f"))

# 内连接
merged_df <- merge(df1, df2, by = "id")
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