在Python Pandas中合并两个数据帧,其中键列名称不同,但想要从第二个数据帧中检索一些列,可以使用merge()
函数进行合并操作,并通过left_on
和right_on
参数指定键列的名称。然后,可以通过选择需要的列来检索数据。
具体步骤如下:
pandas
库:import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'identifier': [1, 2, 3],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['Female', 'Male', 'Male']})
left_on
和right_on
参数指定键列的名称:merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='identifier')
selected_columns = merged_df[['id', 'name', 'age']]
完整的代码示例如下:
import pandas as pd
# 创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'identifier': [1, 2, 3],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['Female', 'Male', 'Male']})
# 合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='identifier')
# 检索需要的列
selected_columns = merged_df[['id', 'name', 'age']]
print(selected_columns)
以上代码将合并两个数据帧,并从第二个数据帧中检索'id'、'name'和'age'列。
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