在python中合并来自两个不同列表的DFs

在Python中，可以使用pandas库来合并来自两个不同列表的DataFrame（DFs）。

DataFrame是pandas库中的一个数据结构，类似于表格，可以存储和处理二维数据。合并两个DFs可以通过pandas的merge()函数来实现。

下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，可以使用pandas库来合并来自两个不同列表的DataFrame（DFs）。

DataFrame是pandas库中的一个数据结构，类似于表格，可以存储和处理二维数据。合并两个DFs可以通过pandas的merge()函数来实现。

merge()函数的语法如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column')

其中，left_df和right_df是要合并的两个DataFrame，on参数指定了用于合并的列名。

合并的过程中，merge()函数会根据指定的列名将两个DFs中的数据进行匹配，并将匹配到的行合并到一个新的DataFrame中。

合并的结果取决于指定的合并方式，可以通过how参数来指定合并方式。常用的合并方式包括：

• inner：内连接，只保留两个DFs中共有的行。
• outer：外连接，保留两个DFs中所有的行，缺失值用NaN填充。
• left：左连接，保留左边DFs中的所有行，右边DFs中没有匹配的行用NaN填充。
• right：右连接，保留右边DFs中的所有行，左边DFs中没有匹配的行用NaN填充。

除了指定合并方式，还可以通过suffixes参数来指定合并后列名的后缀，以区分两个DFs中相同列名的情况。

下面是一个示例代码，演示如何合并两个DFs：

import pandas as pd

# 创建两个示例DFs
left_df = pd.DataFrame({'key_column': ['A', 'B', 'C'], 'value_column1': [1, 2, 3]})
right_df = pd.DataFrame({'key_column': ['B', 'C', 'D'], 'value_column2': [4, 5, 6]})

# 合并DFs
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='inner')

# 打印合并结果
print(merged_df)

输出结果为：

  key_column  value_column1  value_column2
0          B              2              4
1          C              3              5

在这个示例中，我们创建了两个DFs，分别是left_df和right_df。它们都有一个列名为'key_column'的列。

通过merge()函数将这两个DFs按照'key_column'列进行内连接合并，得到了一个新的DFs merged_df。merged_df中只保留了两个DFs中共有的行，并且将匹配到的行的数据合并到了一起。

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