首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在2个DataFrame中匹配2个列的基础上,在第二个DataFrame中添加一个列

,可以使用Pandas库来实现。

首先,我们需要使用Pandas的merge函数将两个DataFrame进行合并。merge函数可以根据指定的列进行匹配,并将匹配结果合并到第二个DataFrame中。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge函数进行合并,并添加一个新列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)

运行以上代码,输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中,我们创建了两个DataFrame df1和df2,它们都有一个列'A'。然后,我们使用merge函数将这两个DataFrame按照列'A'进行匹配,并将匹配结果合并到df2中,形成一个新的DataFrame merged_df。最后,我们打印出合并后的DataFrame。

这个例子中的merge函数使用了参数'on'来指定匹配的列,你可以根据实际情况来修改这个参数。另外,merge函数还有其他一些参数可以用来控制合并的方式,你可以查阅Pandas官方文档来了解更多信息。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TencentDB,产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cdb

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

问与答112:如何查找一内容是否另一并将找到字符添加颜色?

Q:我D单元格存放着一些数据,每个单元格多个数据使用换行分开,E是对D数据相应描述,我需要在E单元格查找是否存在D数据,并将找到数据标上颜色,如下图1所示。 ?...A:实现上图1所示效果VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格数据并存放到数组...,然后遍历该数组,E对应单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组值,如果出现则对该值添加颜色。...Bug:通常是交替添加红色和绿色,但是当句子存在多个匹配或者局部匹配时,颜色会打乱。

7.2K30

合并列,【转换】和【添加】菜单功能竟有本质上差别!

有很多功能,同时【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到结果是一样,只是【转换】菜单功能会将原有直接“转换”为新,原有消失;而在【添加】菜单功能,则是保留原有基础上...,“添加一个。...比如下面这份数据: 将“产品1~产品4”合并到一起,通过添加方式实现: 结果如下,其中空值直接被忽略掉了: 而通过转换合并列方式: 结果如下,空内容并没有被忽略,所以中间看到很多个连续分号存在...我们看一下生成步骤公式就清楚了! 原来,添加里使用内容合并函数是:Text.Combine,而转换里使用内容合并函数是:Combiner.CombineTextByDelimiter。...显然,我们只要将其所使用函数改一下就OK了,比如转换操作生成步骤公式修改如下: 同样,如果希望添加里,内容合并时保留null值,则可以进行如下修改: 这个例子,再次说明,绝大多数时候,我们只需要对操作生成步骤公式进行简单调整

2.6K30
  • Pandas知识点-合并操作merge

    合并时,先找到两个DataFrame连接key,然后将第一个DataFramekey每个值依次与第二个DataFramekey进行匹配匹配到一次结果中就会有一行数据。...on参数指定必须在两个被合并DataFrame中都有,否则会报错。 on参数也可以指定多,合并时按多个进行连接。 ? 合并时,只有多个值同时相等,两个DataFrame才会匹配上。...上面的例子,用于连接是key1,key2,k0,k0两个DataFrame中都有,匹配到一次,k1,k1匹配到两次,k2,k2和k2,k3等都没有匹配成功,所以结果为三行(默认合并方式为inner...新增,如果连接同时存在于两个DataFrame,则对应值为both,如果连接只存在其中一个DataFrame,则对应值为left_only或right_only。...one_to_many: 检查第一个DataFrame连接,值必须唯一。 many_to_one: 检查第二个DataFrame连接,值必须唯一。

    3.7K30

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    pandas核心数据结构有两种,即一维series和二维dataframe,二者可以分别看做是numpy一维数组和二维数组基础上增加了相应标签信息。...或字典(用于重命名行标签和标签) reindex,接收一个序列与已有标签匹配,当原标签不存在相应信息时,填充NAN或者可选填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...是numpy基础上实现,所以numpy常用数值计算操作pandas也适用: 通函数ufunc,即可以像操作标量一样对series或dataframe所有元素执行同一操作,这与numpy...例如,如下示例执行一个dataframe和series相乘,虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致,但仍能按标签匹配得到预期结果 ?...两种数据结构作图,区别仅在于series是绘制单个图形,而dataframe则是绘制一组图形,且dataframe绘图结果以列名为标签自动添加legend。

    13.9K20

    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    查询结果,第二个结果表格展示多查询。...5.2、“When”操作 一个例子,“title”被选中并添加一个“when”条件。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下10行数据 第二个例子,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用于定义一些针对行条件。...5) 分别显示子字符串为(1,3),(3,6),(1,6)结果 6、增加,修改和删除 DataFrame API同样有数据处理函数。...', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除 删除可通过两种方式实现:drop()函数添加一个组列名,或在

    13.6K21

    Pandas图鉴(三):DataFrames

    它建立NumPy库基础上,借用了它许多概念和语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉工具。...如果你 "即时" 添加流媒体数据,则你最好选择是使用字典或列表,因为 Python 列表末尾透明地预分配了空间,所以追加速度很快。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个最简单方法:你从第一个DataFrame中提取行,并将第二个DataFrame行附加到底部。...1:1关系joins 这时,关于同一组对象信息被存储几个不同DataFrame,而你想把它合并到一个DataFrame。 如果你想合并不在索引,可以使用merge。...注意:要小心,如果第二个表有重复索引值,你会在结果中出现重复索引值,即使左表索引是唯一 有时,连接DataFrame有相同名称

    38720

    Pandas知识点-添加操作append

    Pandas,append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加DataFrame。append()方法也可以用于合并操作,本文介绍append()方法用法。...五添加Series ---- ? append()方法也可以DataFrame添加Series。...合并时根据指定连接(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame行。可以结果设置相同列名后缀和显示连接是否两个DataFrame中都存在。...join(): 加入操作,可以一个DataFrame中加入多个DataFrame,结果都是按进行合并。...联合操作是将一个DataFrame部分数据用另一个DataFrame数据替换或补充,通过一个函数来定义联合时取数据规则。联合过程还可以对空值进行填充。

    4.7K30

    数据分析之pandas模块

    一、Series   类似于一位数组对象,第一个参数为数据,第二个参数为索引(索引可以不指定,就默认用隐式索引) Series(data=np.random.randint(1,50,(10...二、DataFrame   DataFrame一个表格型数据结构,DataFrame由一定顺序排列数据组成,设计初衷是将Series使用场景从一维拓展到多维,DataFrame既有行索引index...1,DataFrame创建   最常用方法是传递一个字典,以字典key为索引,以每一个key对应值作为对应列数据,所以值应该是个列表。还可以指定行索引,但不可以指定索引。 ?   ...参数join:'outer'将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配),'inner'只会把匹配项进行级联。 ?   由于以后级联使用很多,因此有一个函数append专门用于在后面添加。 ?   ...‘2’这‘6’换成‘ww’ df.replace(to_replace={2:6,3:9},value='ww')#把索引为26和索引为39换成‘ww’ df.replace(to_replace

    1.1K20

    Pandas知识点-合并操作join

    Pandas,join()方法也可以用于实现合并操作,本文介绍join()方法具体用法。 一基础合并操作 ---- ?...join(other): 将一个或多个DataFrame加入到当前DataFrame,实现合并功能。...观察上面的例子,left1有key,而right1没有key,不过right1行索引可以与left1key可以进行匹配,用左连接方式得到结果。这个结果相当于如下merge()操作。...on参数指定多个列作为连接时,这些都要在调用join()方法DataFrame,此时,传入join()方法DataFrame必须为多重行索引(MultiIndex),且与on指定数相等,否则会报错...假如第一个DataFrame是单行索引,第二个DataFrame是多重行索引,此时如果不指定on参数,就必须给两个DataFrame行索引命名,并且单行索引索引名要包含在多重行索引索引名,才能够合并成功

    3K10

    Pandas merge函数「建议收藏」

    left_on:左侧DataFrame或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。...right_on: 左侧DataFrame或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。...比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现A会和right中出现一个A进行匹配拼接,如果没有是B,right没有匹配到...outer’取并集,出现A会进行一一匹配,没有同时出现会将缺失部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一添加到名为_merge输出DataFrame,其中包含有关每行源信息。

    91420

    05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据行

    1.记录合并 将两个结构相同数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...]) ?...屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并 将同一个数据框不同合并成新。 方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后数据以序列形式返回。...tel = df['band'] + df['area'] + df['num'] #将tel添加到df数据框tel df['tel'] = tel ?...函数merge(x, y, left_on, right_on) 需要匹配数据,应使用用一种数据类型。...返回值:DataFrame 参数 注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配 right_on 第二个数据框用于匹配 import pandas items

    3.5K20

    pandas merge left_并集和交集区别图解

    left_on:左侧DataFrame或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。...right_on: 左侧DataFrame或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。...比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现A会和right中出现一个A进行匹配拼接,如果没有是B,right没有匹配到...outer’取并集,出现A会进行一一匹配,没有同时出现会将缺失部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一添加到名为_merge输出DataFrame,其中包含有关每行源信息。

    94620

    数据分析之Pandas合并操作总结

    可以一次添加多个: df_append.assign(col1=lambda x:x['Gender']*2, col2=s) ? 可以看出这个可以添加任意多个,但是都是要在参数依次定义。...#pandas.DataFrame.combine_first 2. update方法 (1)三个特点 ①返回框索引只会与被调用框一致(默认使用左连接,下一节会介绍) ②第二个nan元素不会起作用...这里需要注意:这个也是df1基础之上进行改变,而这个update是连行列索引都不改变,不增加,就是在这个基础上,对df1对应位置元素改成df2对应位置元素。...append:主要是用来添加行,也就是一个表中下方添加。 assign:主要是用来添加,也就是右方添加。...(c) 现在需要编制所有80位员工信息表,对于(b)员工要求不变,对于满足(a)条件员工,它们某个指标的数值,取偏离它所属公司满足(b)员工均值数较小一个,例如:P公司两张表交集为{

    4.7K31

    Pandas merge用法解析(用Excel数据为例子)

    left_on:左侧DataFrame或索引级别用作键。可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。 right_on: 左侧DataFrame或索引级别用作键。...对于具有MultiIndex(分层)DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现A会和right中出现一个A进行匹配拼接,如果没有是B,right没有匹配到...outer’取并集,出现A会进行一一匹配,没有同时出现会将缺失部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一添加到名为_merge输出DataFrame,其中包含有关每行源信息。

    1.6K20

    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

    那么,已经有了RDD基础上,Spark为什么还要推出SQL呢?...:删除指定 最后,再介绍DataFrame几个通用常规方法: withColumn:创建新或修改已有时较为常用,接收两个参数,其中第一个参数为函数执行后列名(若当前已有则执行修改,否则创建新...),第二个参数则为该取值,可以是常数也可以是根据已有进行某种运算得到,返回值是一个调整了相应列后DataFrame # 根据age创建一个名为ageNew df.withColumn('...select等价实现,二者区别和联系是:withColumn是现有DataFrame基础上增加或修改一,并返回新DataFrame(包括原有其他),适用于仅创建或修改单列;而select准确讲是筛选新...,仅仅是筛选过程可以通过添加运算或表达式实现创建多个新,返回一个筛选新DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,创建多时首选

    10K20

    Python ,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典 key 顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas 将如何处理?

    pandas 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/ Python ,使用 pandas 库通过列表字典(即列表里每个元素是一个字典)创建 DataFrame 时,如果每个字典...顺序:创建 DataFrame 时,pandas 会检查所有字典中出现键,并根据这些键首次出现顺序来确定顺序。...这意味着如果第一个字典键顺序是 ['A', 'B', 'C'] 而第二个字典键顺序是 ['B', 'C', 'A'],那么生成 DataFrame 将会以第一个字典中键出现顺序作为顺序,即先...输出结果将展示如下: 我们从上面的示例就容易观察到: 生成 DataFrame 顺序遵循了首次出现键顺序。...个别字典缺少某些键对应值,在生成 DataFrame 该位置被填补为 NaN。

    9700

    直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

    作为另一个示例,当级别设置为0(第一个索引级别)时,其中值将成为,而随后索引级别(第二个索引级别)将成为转换后DataFrame索引。 ?...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列一个,则该键不包含在合并DataFrame。...另一方面,如果一个同一DataFrame列出两次,则在合并表中将列出同一键每个值组合。...为了防止这种情况,请添加一个附加参数join ='inner',该参数 只会串联两个DataFrame共有的。 ? 切记:列表和字符串,可以串联其他项。...串联是将附加元素附加到现有主体上,而不是添加新信息(就像逐联接一样)。由于每个索引/行都是一个单独项目,因此串联将其他项目添加DataFrame,这可以看作是行列表。

    13.3K20

    Pandas

    更改名称 pd一个df一般会有两个位置有名称,一个是轴名称(axis_name),一个是行或名称,两个名称可以创建df时进行声明,也可以调用方法进行修改: df.rename_axis(str...),除了指明axis对行或者标签名字进行调整以外,还可以写成类似于index=mapper形式,默认情况下,mapper匹配不到值不会报错 更改 DataFrame 数据 更改值 更改值可以借助访问...也可以通过建立一个 Series 通过赋值运算把两个中索引一致位置进行修改 添加或者删除行/ 添加行或者可以通过直接赋值方法进行修改 xy123.loc[xy123['x']<=3,'x'...以加法为例,它会匹配索引相同(行和进行算术运算,再将索引不匹配数据视作缺失值,但是也会添加到最后运算结果,从而组成加法运算结果。...正常使用过程,agg 函数和 aggregate 函数对 DataFrame 对象操作时功能几乎完全相同,因此只需要掌握其中一个函数即可。它们参数说明如下表。

    9.1K30

    手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

    可以用工作表名字,或一个整数值来当作工作表index。 ? 4、使用工作表列作为索引 除非明确提到,否则索引添加DataFrame,默认情况下从0开始。...使用skiprows和header之类函数,我们可以操纵导入DataFrame行为。 ? 6、导入特定 使用usecols参数,可以指定是否DataFrame中导入特定。 ?...五、数据计算 1、计算某一特定值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表: ? 2、计数 统计每或每行非NA单元格数量: ? 3、求和 按行或求和数据: ? 为每行添加: ?...有四种合并选项: left——使用左侧DataFrame共享匹配右侧DataFrame,N/A为NaN; right——使用右侧DataFrame共享匹配左侧DataFrame,N/A为...默认方法; outer——当左侧或右侧DataFrame存在匹配时,返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念最好例子,但原理是一样

    8.3K30
    领券