根据条件合并两个数据帧可以使用Pandas库中的merge()函数。merge()函数可以根据指定的条件将两个数据帧进行合并。
具体步骤如下:
import pandas as pd
on
指定两个数据帧中用于合并的列名,或者通过left_on
和right_on
参数指定左右两个数据帧中用于合并的列名。how
指定合并方式,常用的方式有"inner"(内连接,保留两个数据帧中都存在的行)、"left"(左连接,保留左侧数据帧中的所有行)、"right"(右连接,保留右侧数据帧中的所有行)和"outer"(外连接,保留两个数据帧中的所有行)。suffixes
指定合并后重复列名的后缀,以区分两个数据帧中相同列名的数据。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个数据帧
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4],
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}
data2 = {'ID': [3, 4, 5, 6],
'Age': [25, 30, 35, 40]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 根据条件合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')
# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)
这个例子中,我们根据"ID"列将df1和df2进行内连接合并,得到的合并后的数据帧merged_df如下:
ID Name Age
0 3 Charlie 25
1 4 David 30
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