将两个数据框按照某一列内容匹配，保留剩下的相匹配的为一个数据框

假设有两个数据框df1和df2，要按照某一列col匹配并保留相匹配的行作为一个新的数据框df3，可以使用merge函数：

df3 = pd.merge(df1, df2, on='col', how='inner')

其中，on参数指定要匹配的列名，how参数指定合并方式，可以选取inner、outer、left和right四种方式，这里选择inner即保留匹配的行。

注意：两个数据框中要匹配的列必须有相同的列名和数据类型。

相关问题

R 语言中 将两个数据框按照某一列内容匹配，保留剩下的相匹配的为一个数据框

在 R 语言中，可以使用 `merge` 函数将两个数据框按照某一列内容匹配，保留剩下的相匹配的为一个数据框。具体操作步骤如下：

假设有两个数据框 `df1` 和 `df2`，它们都有一列名为 `key` 的列，需要按照该列进行匹配，并将匹配结果存储在一个新的数据框 `df3` 中。

# 创建数据框 df1 和 df2
df1 <- data.frame(key = c(1, 2, 3, 4), value1 = c("a", "b", "c", "d"))
df2 <- data.frame(key = c(2, 3, 5), value2 = c("e", "f", "g"))

# 按照 key 列进行匹配
df3 <- merge(df1, df2, by = "key", all.x = TRUE)

# 输出匹配结果
df3

在上面的代码中，`merge` 函数的参数说明如下：

- `df1`：第一个数据框；
- `df2`：第二个数据框；
- `by`：按照哪一列进行匹配；
- `all.x`：表示是否保留 `df1` 中所有的行，默认为 `FALSE`，即只保留匹配成功的行。

执行上述代码，输出结果如下：

  key value1 value2
1   1      a  <NA>
2   2      b     e
3   3      c     f
4   4      d  <NA>

可以看到，匹配成功的行被保留在了新的数据框 `df3` 中，未匹配成功的行则被填充为 `NA` 值。在本例中，由于 `df2` 中没有 `key` 为 1 和 4 的行，因此这两行在 `df3` 中被填充为 `NA` 值。

在一个数据框内加另外一个数据框的一列

要在一个数据框中添加另一个数据框的一列，可以使用`pandas.concat()`函数和`pandas.DataFrame.join()`函数。

首先，使用`pandas.concat()`函数将两个数据框沿着列方向进行连接。例如，假设你有两个数据框`df1`和`df2`：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

现在，你可以使用`concat()`函数将它们连接起来：

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这样，你就能得到一个包含`df1`和`df2`所有列的新数据框`df3`。

接着，你可以使用`pandas.DataFrame.join()`函数将`df3`和另一个数据框`df4`连接起来，并指定连接的列：

df4 = pd.DataFrame({'D': ['a', 'b', 'c']})

df5 = df3.join(df4)

这样，你就将`df4`的一列`D`添加到了`df3`中，得到了一个新的数据框`df5`。需要注意的是，`join()`函数默认使用左连接方式，因此，如果有行在`df3`中没有与`df4`中的行匹配，那么这些行在`df5`中将被填充为缺失值。