两个dataframe取并集

可以使用 pandas 库的 `merge()` 函数，将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并，然后使用 `concat()` 函数将它们合并成一个 DataFrame。

假设有两个 DataFrame：df1 和 df2，它们都有一个叫做 "id" 的列，可以使用以下代码将它们合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')
result_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()

`merge()` 函数将两个 DataFrame 按照 "id" 列进行合并，使用 "outer" 方法表示取并集。然后使用 `concat()` 函数将它们合并成一个 DataFrame，并使用 `drop_duplicates()` 函数去掉重复的行。最终得到的结果就是两个 DataFrame 的并集。

相关问题

两个dataframe如何按照某列取并集

可以使用 pandas 库中的 merge() 方法按照某一列取两个 DataFrame 的并集。假设两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2，它们都包含一个名为 "column_name" 的列，那么可以使用下面的代码实现按照 "column_name" 列取并集：

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

其中，on 参数指定按照哪一列进行合并，how 参数指定合并方式为外连接（outer join），表示保留两个 DataFrame 中的所有行，并将相同值的行进行合并。最后的结果保存在 result 变量中。

两个pandas取并集

在Pandas库中，并集操作通常通过`concat()`函数或`append()`函数结合DataFrame的布尔索引来完成，特别是当需要合并基于某些条件时。如果你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，想要将它们按照某个列（如`id`列）的值取并集，可以这样做：

# 假设df1和df2都有'id'列
# 使用 concat() 函数并设置 `sort=False` 来保留原始顺序，如果不需要则可以省略
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)

# 或者使用 append() 函数，这里也需要设置 'ignore_index=True'
merged_df = df1.append(df2, ignore_index=True)

# 然后你可以筛选出 'id' 列中有交集的行，例如：
intersection_mask = merged_df['id'].duplicated(keep='first')  # 保留第一个重复值
intersection_df = merged_df[~intersection_mask]  # 取反得到非重复值即并集