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如何按两列合并df1和df2？

要按两列合并df1和df2，可以使用pandas库中的merge()函数。merge()函数可以根据指定的列将两个DataFrame按行合并。

以下是按两列合并df1和df2的步骤：

导入pandas库：import pandas as pd
创建df1和df2两个DataFrame对象。
使用merge()函数合并df1和df2，指定要合并的列名。
使用merge()函数合并df1和df2，指定要合并的列名。
其中，'column1'和'column2'是要合并的两列的列名。
可选：根据需要，可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接）和合并后的列名。
可选：根据需要，可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接）和合并后的列名。
- how参数用于指定合并方式，常用的取值有：
  - 'inner'：内连接，保留两个DataFrame中都存在的行。
  - 'left'：左连接，保留df1中的所有行，同时将df2中与df1匹配的行合并。
  - 'right'：右连接，保留df2中的所有行，同时将df1中与df2匹配的行合并。
  - 'outer'：外连接，保留两个DataFrame中的所有行，缺失值用NaN填充。
- suffixes参数用于指定合并后的列名后缀，以区分两个DataFrame中相同列名的列。

查看合并后的DataFrame：print(merged_df)

合并后的DataFrame对象merged_df将包含df1和df2中按两列合并后的所有行和列。

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总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

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Pandas高级教程之:Dataframe的合并

简介 Pandas提供了很多合并Series和Dataframe的强大的功能，通过这些功能可以方便的进行数据分析。本文将会详细讲解如何使用Pandas来合并Series和Dataframe。..., df2, df3] In [5]: result = pd.concat(frames) df1,df2,df3定义了同样的列名和不同的index，然后将他们放在frames中构成了一个DF的list...，下面我们来看一个例子按列来进行连接，如果要按列来连接，可以指定axis=1： In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],...) 如果append的两个 DF的列是不一样的会自动补全NaN： In [14]: result = df1.append(df4, sort=False) 如果设置ignore_index=True...True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) Left, right是要合并的两个

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数据城堡参赛代码实战篇（四）---使用pandas合并数据表

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