用pandas做两个表，df1表是广州深圳北京天津山东的id，df2表是广州北京天津的GDP，并将以上两表整理成长数据

在Python的Pandas库中，你可以通过`merge()`函数结合两个DataFrame（df1和df2），按照共享的城市ID列来合并数据。这里是一个简单的步骤：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 的结构如下：
df1 = pd.DataFrame({
   'city': ['广州', '深圳', '北京', '天津', '山东'],
   'id': [1, 2, 3, 4, 5]
})

df2 = pd.DataFrame({
   'city': ['广州', '北京', '天津'],
   'GDP': [1000, 2000, 1500]  # 假设这是每个城市的GDP值
})

# 使用 merge 函数，依据 'city' 列进行连接，可以选择 'inner' 或者 'left' 模式
# 这里我们选择 left join 保留所有 df1 的城市信息，如果对应的城市没有 GDP 数据，则 GDP 列会填充 NaN
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='city', how='left')

print(merged_df)

相关问题

pandas中 我想将df1与df2两个表上下合并成一个df，他们的列名是相同的

你可以使用 pandas 库中的 concat 函数来将两个表上下合并成一个表，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

其中，axis=0 表示按照行的方向进行合并，如果两个表的列名不同，可以使用参数 ignore_index=True 来重新生成索引。

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：

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。