合并pandas数据帧上的多个列(不同列上的“Vlookup”)

在pandas中，我们可以使用merge函数合并多个数据帧的列，实现类似于Excel中的Vlookup功能。merge函数将根据指定的列将多个数据帧连接在一起。

merge函数的语法如下：

pd.merge(left, right, on=None, how='inner')

其中，left和right是要合并的两个数据帧，on是要合并的列名或列名列表。如果未指定on，则merge将会自动根据两个数据帧中列名相同的列进行合并。

how参数用于指定合并的方式，常用的方式有：

• 'inner'：内连接，只保留两个数据帧中都存在的行。
• 'outer'：外连接，保留两个数据帧中所有的行，并用NaN填充缺失的值。
• 'left'：左连接，保留左侧数据帧中的所有行，并用NaN填充缺失的值。
• 'right'：右连接，保留右侧数据帧中的所有行，并用NaN填充缺失的值。

以下是合并pandas数据帧上多个列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})

# 合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(merged_df)

上述代码中，我们创建了两个数据帧df1和df2，它们都包含一个名为key的列。我们使用merge函数将它们按照key列进行内连接合并，并将结果存储在merged_df中。最后，打印出合并后的结果。

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