dataframeA和dataframB合并,依据是dfA的列A等于dfB的列C、dfA的列B等于dfB的列B,
时间: 2024-03-21 18:40:29 浏览: 11
这个问题跟你之前问的一样,我给你的答案也一样,可以使用`merge`函数对`dfA`和`dfB`进行合并,指定`dfA`的`A`列和`dfB`的`C`列作为合并的依据,同时指定`dfA`的`B`列和`dfB`的`B`列相等时才进行合并。具体代码如下:
```
merged_df = pd.merge(dfA, dfB, left_on='A', right_on='C')
merged_df = merged_df[merged_df['B'] == merged_df['B_y']].drop(['C', 'B_y'], axis=1)
merged_df = merged_df.rename(columns={'B_x': 'B'})
```
其中,`left_on`和`right_on`参数指定了参与合并的列,`drop`函数删除了多余的列,`rename`函数重命名了列名。
相关问题
dataframeA和dataframB合并,依据是dfA的列A等于dfB的列C
可以使用 pandas 中的 merge 函数实现这个操作。具体代码如下:
```python
merged_df = pd.merge(dfA, dfB, left_on='A', right_on='C')
```
其中,left_on 和 right_on 分别指定两个 DataFrame 中进行合并的列名。这里以 dfA 的列 A 与 dfB 的列 C 进行合并。合并后的结果存储在 merged_df 变量中。
dataframeA和dataframB合并,依据是dfA的列A等于dfB的列C,并且dfA的列B等于dfB的列B,
可以使用`merge`函数对`dfA`和`dfB`进行合并,指定`dfA`的`A`列和`dfB`的`C`列作为合并的依据,同时指定`dfA`的`B`列和`dfB`的`B`列相等时才进行合并。具体代码如下:
```
merged_df = pd.merge(dfA, dfB, left_on='A', right_on='C')
merged_df = merged_df[merged_df['B'] == merged_df['B_y']].drop(['C', 'B_y'], axis=1)
merged_df = merged_df.rename(columns={'B_x': 'B'})
```
其中,`left_on`和`right_on`参数指定了参与合并的列,`drop`函数删除了多余的列,`rename`函数重命名了列名。