使用写两个dataframe表

DataFrame 1:

| Name | Age | Gender |
|------|-----|--------|
| John | 28 | Male |
| Mary | 32 | Female |
| Tom | 25 | Male |
| Lisa | 29 | Female |
| Jack | 33 | Male |

DataFrame 2:

| Gender | Average Age | Total Count |
|--------|-------------|-------------|
| Male | 28.67 | 3 |
| Female | 30.33 | 2 |

相关问题

写两个dataframe表

DataFrame 1:

| Name | Age | Gender | Occupation |
|--------|-----|--------|------------|
| Alice | 30 | Female | Engineer |
| Bob | 25 | Male | Designer |
| Claire | 35 | Female | Manager |
| David | 40 | Male | Consultant |

DataFrame 2:

| Product | Price |
|---------|-------|
| Apple | 1.50 |
| Banana | 0.75 |
| Orange | 2.00 |
| Mango | 3.50 |

如何合并两个dataframe表

在Python中，你可以使用pandas库来合并两个DataFrame表格。主要有几种方式：

1. **内连接（inner join）**：保留两个DataFrame中共有的行。你可以使用`pd.merge()`函数，例如：

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='inner')

2. **外连接（outer join）**：返回所有两表中的行。默认情况下，它会包含所有匹配的行以及那些在另一表中找不到的行。同样，`how='outer'`参数用于表示这是外连接。

3. **左连接（left join）**：保留左侧DataFrame的所有行，右边如果有匹配就加入，没有则显示NaN值。`how='left'`。

4. **右连接（right join）**：与左连接相反，保留右侧DataFrame的所有行。

5. **堆叠（stacking）**：如果列名有交集，可以使用`stack()`或`melt()`函数将数据按列方向合并。

记得在合并之前检查列名是否一致，或者指定`on`参数来明确指定键列。如果你不确定如何选择，可以根据实际需要的数据一致性来决定使用哪种连接类型。