dataframe 同行合并

在pandas中，可以使用`merge`函数将两个或多个DataFrame中具有相同值的列合并为一个DataFrame。以下是一个示例：

假设有两个DataFrame：df1和df2，它们都有一个名为“name”的列。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey'], 'age': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Donald'], 'gender': ['M', 'M', 'M']})

现在，我们要将这两个DataFrame中具有相同“name”值的行合并为一个DataFrame。我们可以使用以下代码：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')

结果为：

    name  age gender
0    Tom   25      M
1  Jerry   30      M

`merge`函数的参数说明：

- `df1`和`df2`：要合并的两个DataFrame；
- `on`：用于合并的列名；
- `how`：指定合并方式，包括“left”、“right”、“inner”和“outer”；
- `suffixes`：用于重命名重复列的后缀。

相关问题

怎么将两个不同行名称的dataframe竖向合并

可以使用 pandas 库中的 concat 函数来将两个不同行名称的数据框竖向合并。具体操作可以参考下面的代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据框 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用 concat 函数将两个数据框竖向合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 打印合并后的数据框
print(merged_df)

输出结果为：

A B C D
0 1 4 NaN NaN
1 2 5 NaN NaN
2 3 6 NaN NaN
0 NaN NaN 7.0 10.0
1 NaN NaN 8.0 11.0
2 NaN NaN 9.0 12.0

注意，这里的竖向合并是将两个数据框按行方向拼接起来，因此在合并后的数据框中会出现 NaN 值。如果需要去掉 NaN 值可以使用 dropna 函数。

dataframe共有五列，如何将其拆分为不同行，及第1，2，3列为一行，第1，4，5列为一行并合并第一列中相同的元素

您可以使用 pandas 的 groupby 和 apply 方法来实现该操作。

假设您的 DataFrame 名称为 df，您可以按照第一列的元素进行分组，然后将每个组的第 1、2、3 列合并为一个字符串，第 1、4、5 列合并为一个字符串，最后将两个字符串合并为一行，代码如下：

import pandas as pd

# 按照第一列元素进行分组，然后将每个组的第1、2、3列合并为一个字符串，第1、4、5列合并为一个字符串，最后将两个字符串合并为一行
result_df = df.groupby(df.iloc[:, 0]).apply(lambda x: pd.Series({
    'col1_2_3': ' '.join(x.iloc[:, :3].astype(str).values.tolist()[0]),
    'col1_4_5': ' '.join(x.iloc[:, [0, 3, 4]].astype(str).values.tolist()[0])
})).reset_index()

# 将 col1_2_3 和 col1_4_5 合并为一列
result_df['result'] = result_df['col1_2_3'] + ' ' + result_df['col1_4_5']

# 删除 col1_2_3 和 col1_4_5 列
result_df = result_df.drop(['col1_2_3', 'col1_4_5'], axis=1)

# 输出结果
print(result_df)

其中，`df.iloc[:, 0]` 表示选取第一列的所有元素进行分组，`x.iloc[:, :3]` 表示选取每个组的第 1、2、3 列，`x.iloc[:, [0, 3, 4]]` 表示选取每个组的第 1、4、5 列。最后将两个字符串合并为一行，并将结果保存在 `result_df` 中。