合并两个dataframe中序号相同的行

可以使用 pandas 库中的 merge 函数来合并两个 dataframe，并且指定序号作为合并的关键字。

假设有两个 dataframe，分别为 df1 和 df2，它们都有一个序号列 "id"，并且需要将它们合并为一个新的 dataframe：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {
    "id": [1, 2, 3, 4],
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
    "age": [20, 30, 25, 40]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {
    "id": [2, 3, 5, 6],
    "gender": ["M", "F", "M", "M"],
    "salary": [5000, 8000, 6000, 7000]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 合并两个 dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on="id", how="outer")

# 输出合并后的 dataframe
print(merged_df)

输出结果如下：

   id     name   age gender  salary
0   1    Alice  20.0    NaN     NaN
1   2      Bob  30.0      M  5000.0
2   3  Charlie  25.0      F  8000.0
3   4    David  40.0    NaN     NaN
4   5      NaN   NaN      M  6000.0
5   6      NaN   NaN      M  7000.0

可以看到，合并后的 dataframe 中，序号为 2 和 3 的行被合并在了一起，而序号为 1、4、5、6 的行则分别保留了下来。如果序号相同的行中有重复的列，可以使用 merge 函数的其他参数来控制合并方式。