如何使用pandas/python合并(内部)数据帧的两列？

使用pandas和Python合并(内部)数据帧的两列可以通过以下步骤完成：

导入必要的库和模块：

import pandas as pd

创建两个数据帧（DataFrame）：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

使用pd.merge()函数合并两个数据帧的两列：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C')

这里的left_on参数指定了df1中要合并的列，right_on参数指定了df2中要合并的列。

查看合并后的数据帧：

print(merged_df)

完整的代码示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C')

print(merged_df)

以上代码将会输出合并后的数据帧，其中包含了两个数据帧的共同列。

关于pandas的更多信息和用法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

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