将一个df的‘roundtime’、‘iuId’和‘ouId’列赋给另一个df
时间: 2023-08-21 08:25:34 浏览: 260
操作系统实验 进程调度
可以使用 Pandas 中的 `merge` 函数将两个数据框按照某些列进行合并,其中某些列的值相同的行会被合并到一起。假设第一个数据框为 `df1`,第二个数据框为 `df2`,需要将 `df2` 的 'roundtime'、'iuId' 和 'ouId' 列赋给 `df1`,可以按照如下方式进行操作:
```python
import pandas as pd
# 假设 df1 和 df2 中都包含 'roundtime'、'iuId' 和 'ouId' 列
# 将 df2 的 'roundtime'、'iuId' 和 'ouId' 列合并到 df1 中,按照 'roundtime'、'iuId' 和 'ouId' 列进行合并
df1 = pd.merge(df1, df2[['roundtime', 'iuId', 'ouId']], on=['roundtime', 'iuId', 'ouId'], how='left')
```
在上述代码中,`merge` 函数的第一个参数为需要进行合并的主数据框,第二个参数为需要进行合并的附加数据框,`on` 参数指定按照哪些列进行合并,`how` 参数指定合并方式,这里使用 `left` 合并方式,表示以 `df1` 中的行为基础,将 `df2` 中的相应列进行合并。
需要注意的是,如果 `df1` 中已经存在 'roundtime'、'iuId' 和 'ouId' 列,那么合并后会出现重复列,可以根据需要使用 `drop` 函数删除重复的列。
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