如何动态匹配来自两个pandas数据帧的行

动态匹配来自两个pandas数据帧的行，可以使用merge函数或join函数进行操作。这两个函数可以根据一列或多列的共同值将两个数据帧进行连接。以下是一种常用的方法：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧 df1 和 df2，并假设它们都有相同的列名用于匹配行。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4],
                    'B': ['b', 'c', 'd'],
                    'C': ['x', 'y', 'z']})

1. 使用 merge 函数或 join 函数来动态匹配行。以下是使用 merge 函数的示例：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='inner')

参数解释：

• df1：第一个数据帧
• df2：第二个数据帧
• on=['A', 'B']：指定用于匹配行的列名，可以是单个列名或多个列名的列表
• how='inner'：指定连接方式，这里使用内连接，即只保留两个数据帧中共同匹配的行

1. 查看合并后的结果：

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B  C
0  2  b  x
1  3  c  y

这样，就实现了根据两个数据帧的共同值动态匹配行的操作。

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