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合并两个数据帧,将这些值与相应的名称相加

,可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。

merge() 函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并,并将相应的值相加。以下是合并两个数据帧的步骤:

  1. 导入 pandas 库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个数据帧 df1 和 df2:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'名称': ['A', 'B', 'C'], '值': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'名称': ['A', 'B', 'D'], '值': [4, 5, 6]})
  1. 使用 merge() 函数合并两个数据帧,并将值相加:
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='名称', how='outer')
merged_df['值'] = merged_df['值_x'] + merged_df['值_y']

在上述代码中,merge() 函数的参数说明如下:

  • df1 和 df2:要合并的两个数据帧。
  • on:指定用于合并的列名。
  • how:指定合并方式,'outer' 表示保留所有行。

最后,通过 merged_df['值'] = merged_df['值_x'] + merged_df['值_y'] 将两个值相加,并将结果存储在新的列 '值' 中。

合并后的数据帧 merged_df 包含了两个数据帧的所有行,并将相应的值相加。你可以根据需要进一步处理 merged_df,例如筛选特定的行或列。

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