import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'学号':['002','003','004'],'语文':[99,88,89],'数学':[102,91,115]}) df2=pd.DataFrame({'学号':['003','004','005',''006'],'体育':[89,95,93,88]}) 请将两个表格进行四种合并（左连接、右链接、内链接、外链接）方式（每种方式 2分）

好的，我来解答这个问题。

左连接：以 df1 为主表，df2 为次表进行左连接。

pd.merge(df1, df2, on='学号', how='left')

右连接：以 df2 为主表，df1 为次表进行右连接。

pd.merge(df1, df2, on='学号', how='right')

内连接：以 df1 为主表，df2 为次表进行内连接。

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

外连接：以 df1 为主表，df2 为次表进行外连接。

pd.merge(df1, df2, on='学号', how='outer')

注意：在这里，我们使用了 Pandas 库中的 merge() 函数，通过指定 on 和 how 参数来实现不同类型的合并。其中，on 参数表示连接的键，how 参数表示连接的方式。左连接指以左表为主，右连接指以右表为主，内连接指同时拥有的数据，外连接指包含左右表所有数据的连接。

相关问题

import pandas as pd df1=pd.DataFrame({学号’:[002,003,004’’语文:[9988,89]数学:[102,91,115]}) df2=pd.DataFrame(l学号’:[003004056]体育[8995) 请将两个表格进行四种合并(左连接、右链接、内链接、外链接)方式(每种方式 2分)

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，根据你提供的代码，我发现在第一行代码中有一个引号缺失，应该是这样的：

df1=pd.DataFrame({'学号':['002','003','004'],'语文':[98,88,89],'数学':[102,91,115]})

而在第二行代码中，也有一个引号缺失，应该是这样的：

df2=pd.DataFrame({'学号':['003', '004', '056'], '体育':[89, 95, 99]})

接下来，我们可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来进行四种合并方式。具体代码如下：

左连接：

left_join = pd.merge(df1, df2, how='left', on='学号')
print(left_join)

输出结果：

    学号  语文   数学   体育
0  002  98  102.0  NaN
1  003  88   91.0  89.0
2  004  89  115.0  95.0

右连接：

right_join = pd.merge(df1, df2, how='right', on='学号')
print(right_join)

输出结果：

    学号    语文     数学  体育
0  003  88.0   91.0  89
1  004  89.0  115.0  95
2  056   NaN    NaN  99

内连接：

inner_join = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='学号')
print(inner_join)

输出结果：

    学号  语文   数学  体育
0  003  88   91  89
1  004  89  115  95

外连接：

outer_join = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='学号')
print(outer_join)

输出结果：

    学号    语文     数学    体育
0  002  98.0  102.0   NaN
1  003  88.0   91.0  89.0
2  004  89.0  115.0  95.0
3  056   NaN    NaN  99.0

希望这些代码可以帮助到你！

import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])

这是一个创建空的 Pandas DataFrame 的代码，其中包括三列属性。列名分别为“会员”、“A”和“B”。这里使用了 `columns` 参数来指定 DataFrame 的列名。

您可以使用以下代码来打印数据框的内容：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])

print(data)

输出结果为：

Empty DataFrame
Columns: [会员, A, B]
Index: []

这个 DataFrame 没有任何数据，因为我们没有提供任何行数据。您可以通过使用 Pandas 提供的一系列方法来添加、删除和操作数据来修改这个 DataFrame。