pandas 有两个df数据,把df2的列匹配给df1
时间: 2024-03-22 21:37:19 浏览: 16
可以使用 pandas 的 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配,将 df2 的列匹配给 df1。具体的操作如下:
``` python
import pandas as pd
# 生成示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 使用 merge 函数进行匹配
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
# 输出匹配后的结果
print(df_merged)
```
上述代码中,我们首先生成了两个示例数据 df1 和 df2,分别含有两列数据 A 和 B,以及两列数据 C 和 D。接着,我们使用 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配,使用 left_index=True 和 right_index=True 表示使用索引进行匹配。最后,输出匹配后的结果,即包含所有列的新 DataFrame。
相关问题
pandas 有两个df数据,将df2的列数据,匹配给df1
如果你想将 df2 的所有列数据合并到 df1 中,可以直接使用 pandas 的 concat 函数进行合并。假设你需要将 df2 合并到 df1 中,可以按照如下方式进行操作:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col3': [4, 5, 6], 'col4': ['X', 'Y', 'Z']})
# 将 df2 合并到 df1 中
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(df1)
```
这里使用了 concat 函数将 df1 和 df2 按照列进行合并。由于两个 data frame 中的行数和索引都相同,因此可以直接按照列进行合并。最后得到的 df1 包含了 df1 和 df2 的所有列数据。
pandas 有两个df数据,根据df1的最后一列数据,把df2的列匹配给df1
可以使用 pandas 的 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配,根据 df1 的最后一列数据将 df2 的列匹配给 df1。具体的操作如下:
``` python
import pandas as pd
# 生成示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': ['X', 'Y', 'Z']})
df2 = pd.DataFrame({'D': [7, 8, 9], 'E': [10, 11, 12], 'C': ['X', 'Y', 'Z']})
# 使用 merge 函数进行匹配
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='C')
# 输出匹配后的结果
print(df_merged)
```
上述代码中,我们首先生成了两个示例数据 df1 和 df2,分别含有三列和两列数据。其中 df1 包含了最后一列 C,根据这一列数据将 df2 的列匹配给 df1。接着,我们使用 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配,使用 on='C' 表示根据 C 列进行匹配。最后,输出匹配后的结果,即包含所有列的新 DataFrame。