如何在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？

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：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建两个数据帧：

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']})

合并两个数据帧，通过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')

检索需要的列：

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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