合并pandas数据帧并保留合并条件不匹配的行

合并pandas数据帧是指将两个或多个数据帧按照某个共同的列或索引进行合并。在合并过程中，可以选择保留合并条件不匹配的行。

要实现合并pandas数据帧并保留不匹配的行，可以使用pandas库中的merge函数或join函数。这两个函数都可以实现数据帧的合并操作。

下面是一个示例代码，演示如何合并pandas数据帧并保留不匹配的行：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'B': ['c', 'd', 'e']})

# 使用merge函数合并数据帧，并保留不匹配的行
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

# 输出合并后的数据帧
print(merged_df)

在上述代码中，首先创建了两个数据帧df1和df2，它们分别包含两列'A'和'B'。然后使用merge函数将这两个数据帧按照列'A'进行合并，并通过参数how='outer'指定保留不匹配的行。最后将合并后的数据帧输出。

合并后的数据帧merged_df的输出结果如下：

   A  B_x  B_y
0  1    a  NaN
1  2    b  NaN
2  3    c    c
3  4  NaN    d
4  5  NaN    e

在合并后的数据帧中，列'A'是合并的依据，列'B_x'和'B_y'分别表示原始数据帧df1和df2中的列'B'。可以看到，合并后的数据帧保留了不匹配的行，并用NaN填充了缺失的值。

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