首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何通过字符串包含合并基于两列的2个数据帧

通过字符串包含合并基于两列的两个数据帧,可以使用pandas库中的merge()函数来实现。

merge()函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并。具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建两个数据帧DataFrame1和DataFrame2。
  3. 使用merge()函数进行合并,指定合并的列名和合并方式。
  4. 使用merge()函数进行合并,指定合并的列名和合并方式。
    • column_name:指定用于合并的列名。
    • merge_type:指定合并方式,常用的有'inner'、'outer'、'left'和'right'。
      • 'inner':内连接,只保留两个数据帧中共有的行。
      • 'outer':外连接,保留两个数据帧中所有的行,并填充缺失值。
      • 'left':左连接,保留左侧数据帧的所有行。
      • 'right':右连接,保留右侧数据帧的所有行。
  • 查看合并后的数据帧:print(merged_df)

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A2', 'A3', 'A4', 'A5'],
                    'B': ['B2', 'B3', 'B4', 'B5'],
                    'D': ['D2', 'D3', 'D4', 'D5']})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='inner')

# 查看合并后的数据帧
print(merged_df)

这段代码中,我们创建了两个数据帧df1和df2,然后使用merge()函数将它们基于列'A'和'B'进行内连接合并。最后打印出合并后的数据帧merged_df。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云数据库CDB:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云云服务器CVM:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云对象存储COS:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云人工智能AI:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网IoT Hub:https://cloud.tencent.com/product/iothub
  • 腾讯云移动开发MPS:https://cloud.tencent.com/product/mps
  • 腾讯云区块链BCS:https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云元宇宙Tencent XR:https://cloud.tencent.com/product/xr
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

操作数据可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas中八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视”,因为它将基于矩阵数据(具有二维)转换为基于列表数据(列表示值,行表示唯一数据点),而枢轴则相反。...记住:合并数据就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一都是高速公路上一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...how参数是一个字符串,它表示四种连接 方法之一, 可以合并个DataFrame: ' left ':包括df1所有元素, 仅当其键为df1键时才 包含df2元素 。...“inner”:仅包含元件键是存在于数据键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按添加相联系。

13.3K20

Python探索性数据分析,这样才容易掌握

基于多个数据集之间比较数据时,标准做法是使用(.shape)属性检查每个数据行数和数。如图所示: ? 注意:左边是行数,右边是数;(行、)。...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据,我们需要确保每个州在每个数据中都被平等地表示。这是一次创新机会来考虑如何数据之间检索 “State” 值、比较这些值并显示结果。...坏消息是存在数据类型错误,特别是每个数据“参与”都是对象类型,这意味着它被认为是一个字符串。...为了合并数据而没有错误,我们需要对齐 “state” 索引,以便在数据之间保持一致。我们通过对每个数据集中 “state” 进行排序,然后从 0 开始重置索引值: ?...最后,我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据,而是按年一次合并数据,并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并数据集 ?

5K30
  • python数据分析——数据选择和运算

    True表示按连结主键(on 对应列名)进行升序排列。 【例】创建个不同数据,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术:merge()函数 首先创建个DataFrame对象。...关键技术:使用’ id’键合并数据,并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2)使用多个键合并数据: 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并数据,并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (3)使用“how”参数合并 关键技术:how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中值将为NA。...【例】按合并对象。 关键技术:如果需要沿axis=1合并个对象,则会追加新列到原对象右侧。

    17310

    PySpark UD(A)F 高效使用

    需要注意一件重要事情是,除了基于编程数据处理功能之外,Spark还有个显著特性。一种是,Spark附带了SQL作为定义查询替代方式,另一种是用于机器学习Spark MLlib。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串,所以可以使用pandas_udf装饰器。...数据转换为一个新数据,其中所有具有复杂类型都被JSON字符串替换。...不同之处在于,对于实际UDF,需要知道要将哪些转换为复杂类型,因为希望避免探测每个包含字符串。在向JSON转换中,如前所述添加root节点。...作为最后一步,使用 complex_dtypes_from_json 将转换后 Spark 数据 JSON 字符串转换回复杂数据类型。

    19.6K31

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    我们将从数据中选择作为 Pandas 序列,这可以通过种方式完成。...我们使用包含要选择创建一个字典对象,然后将该字典项传递给isin方法,并在数据集上调用isin方法。...将多个数据合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合个或多个数据。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据用法。...它仅包含数据中具有通用标签那些行。 接下来,我们进行外部合并。...通过将how参数传递为outer来完成完整外部合并: 现在,即使对于没有值并标记为NaN,它也包含所有行,而不管它们是否存在于一个或另一个数据集中,或存在于数据集中。

    28.2K10

    Android六大布局

    区别 为什么 XML 资源文件要从文本格式编译成二进制格式 Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源 LinearLayout(线性布局) 线性布局是程序中最常见布局方式之一,线性布局可以分为水平线性布局和垂直线性布局种...不能跨行跨,因为TableLayout,不明确指定包含多少行,多少列,而是通过向TableRow里面添加其他组件,每添加一个组件该表格就增加一 运用TableLayout只能通过添加TableRow...为什么 XML 资源文件要从文本格式编译成二进制格式 // 主要基于以下 点原因: 空间占用更小:因为所有 XML 元素标签、属性名称、属性值和内容所涉及到字符串都会被统一收集到一个字符串资源池中...这是由于二进制格式 XML 元素里面不再包含字符串值,因此就避免了进行字符串解析,从而提高了解析效率。...Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源 // 主要基于个文件: 资源 ID 文件 R.java:赋予每一个非 assets 资源一个 ID 值,这些 ID 值以常量形式定义在

    2.6K20

    R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

    为了提取这些标题以创建新变量,我们需要在训练集和测试集上执行相同操作,以便这些功能可用于增长我们决策树,并对看不见测试数据进行预测。在数据集上同时执行相同过程简单方法是合并它们。...在R中我们可以使用rbind,它代表行绑定,只要数据具有彼此相同。..., test) 现在我们有了一个名为“combi”数据框,其中包含与原始数据集完全相同行,按照我们指定顺序堆叠:先训练,然后测试第二。...所有这些字符串拆分结果都被组合成一个向量作为sapply函数输出,然后我们将其存储到原始数据一个新,称为Title。 最后,我们可能希望从标题开头剥离这些空格。...我们已根据原始列车和测试集大小隔离了组合数据某些行范围。之后逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有并将其存储到指定数据

    6.6K30

    Pandas 秘籍:1~5

    最后个秘籍包含数据分析期间经常发生简单任务。 剖析数据结构 在深入研究 Pandas 之前,值得了解数据组件。...如果传递了字符串,它将返回一维序列。 如果将列表传递给索引运算符,它将以指定顺序返回列表中所有数据。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据而不是序列。...通常,当运算符与数据一起使用时,要么全为数字,要么为所有对象(通常是字符串)。 如果数据包含同类数据,则该操作很可能会失败。...在分析期间,可能首先需要找到一个数据组,该数据组在单个包含最高n值,然后从该子集中找到最低m基于不同值。...Pandas 通过数据query方法具有替代基于字符串语法,该语法可提供更高清晰度。 数据query方法是实验性,不具备布尔索引功能,因此不应用于生产代码。

    37.5K10

    看骨灰级Pythoner如何玩转Python

    pandas是基于numpy构建,使数据分析工作变得更快更简单高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python小技巧,学会了分分钟通关变大神!...但如果你要读取很大数据,尝试添加这个参数:nrows = 5,以便在实际加载整个表之前仅读取表一小部分。然后你可以通过选择错误分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。...此参数还有另一个优点,如果你有一个同时包含字符串和数字,那么将其类型声明为字符串是一个好选择,这样就可以在尝试使用此列作为键去合并表时不会出错。...]) 选择仅具有数字特征数据。...dropna = False #如果你要统计数据包含缺失值。

    2.4K30

    HTTP2:HTTP1.1你该进步了

    ,剩余7位标识value长度,首位为1表示使用Huffman 剩余位数:value经过Huffman编码数据 静态字典表和Huffman编码点击此处 动态表编码 静态表只包含61组数据,不在静态表头部字符串就需要自行构建动态表...HTTP2结构 HTT2结构大体划分为部分: 9个字节头 帧数据 HTTP2头主要由以下几部分: Length:帧数据长度 Type:类型 Flag:标志位,用于携带简单控制信息...:帧数据,存放是HTTP头部和包体 HTTP2类型 HTTP2类型大体分为种: 数据 控制 类型 类型编码 用途 数据 DATA 0x0 传输HTTP包体 数据 HEADERS 0x1...HTTP2如何实现并发传输? HTTP2通过多个Stream复用一条TCP连接,达到并发效果。...服务器主动推送资源 如何实现推送 服务器在主动推送资源时,会通过PUSH_PROMISE控制传输HTTP头部,并通过Promise Stream Id字段告知客户端接下来会在哪个Stream中发送包体

    1.1K30

    精通 Pandas:1~5

    分组操作 groupby操作可以被认为是包含以下三个步骤过程一部分: 分割数据集 分析数据 聚合或合并数据 groupby子句是对数据操作。...,后值为NaN,因为第一个数据包含前三。...类似于 SQL 数据对象合并/连接 merge函数用于获取数据对象连接,类似于 SQL 数据库查询中使用那些连接。数据对象类似于 SQL 表。...由于并非所有都存在于数据中,因此对于不属于交集数据每一行,来自另一个数据均为NaN。...有关 SQL 连接如何工作简单说明,请参考这里。 join函数 DataFrame.join函数用于合并个具有不同且没有共同点数据。 本质上,这是数据纵向连接。

    19.1K10

    特征工程:Kaggle刷榜必备技巧(附代码)!!!

    这是一个相当好玩玩具数据集,因为具有基于时间以及分类和数字。 如果我们要在这些数据上创建特征,我们需要使用Pandas进行大量合并和聚合。 自动特征工程让我们很容易。...让我们将数据添加到其中。添加dataframe顺序并不重要。要将数据添加到现有的实体集中,我们执行以下操作。 ? 因此,我们在这里做了一些将数据添加到空实体集存储桶事情。...在我们session_df表中,我们有一个名为device,它包含三个级别——桌面、移动设备或平板电脑。我们可以使用以下方法从这样中获取: ?...例如,如果有一个包含三个级别温度数据:高中低,我们会将其编码为: ? 使用这个保留低<中<高信息 ▍标签编辑器 我们也可以使用标签编辑器将变量编码为数字。...虽然我们可以使用一个热编码来对使用1023具有1024个级别的进行编码,但是使用二进制编码,我们可以通过使用10来完成。 让我们说我们FIFA 19球员数据中有一包含所有俱乐部名称。

    5.1K62

    深入理解Wireshark过滤技法: 语法、表达式、操作符与常见故障排查全解析

    本文将详细介绍如何通过Wireshark精准过滤规则,帮助用户从海量数据报文中精确提取出所需数据包,从而更有效地进行网络故障排查和安全分析。...==)排除了当源目端口都是80情况,以为维度,源或目的端口,只能满足一个是80。2.3.3 包含(contains)当要过滤某个字段是否包含指定字符串时,可以用contains。...也是没问题除此之外,你可以使用快捷键Ctrl + F来呼出搜索框,支持正则、十六进制、字符串、过滤器,并且可以设置是否大小写敏感,搜索不会帮你筛选过滤报文,每点击一次查找,从上到下按顺序,每次定位到一个符合要求数据...因为数据已经被加密了在tls握手后看不到任何明文字段,除非解密后去过滤对应字段,如何解密可以参考这篇文章。...应用为后,过滤请求可以直接写dns.time,之后单击下我们刚新增:可以看到dns响应耗时已经从大到小排序。

    948910

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    大型数据基于智能标签切片,花式索引和子集 可以从数据结构中插入和删除,以实现大小调整 使用强大数据分组工具聚合或转换数据,来对数据集执行拆分应用合并 数据高性能合并和连接 分层索引有助于在低维数据结构中表示高维数据...从某种意义上讲,数据类似于关系数据库表,因为它包含一个或多个异构类型数据(但对于每个相应列中所有项目而言都是单一类型)。...以下创建带有DataFrame对象,并使用温度Series对象: 产生数据,分别为Missoula和Philadelphia。...创建数据期间行对齐 选择数据特定和行 将切片应用于数据 通过位置和标签选择数据行和 标量值查找 应用于数据布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中示例...结果数据将由并集组成,缺少数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同索引创建第三个数据,但只有一个名称不在df1中来说明这一点。

    8.3K10

    Python入门之数据处理——12种有用Pandas技巧

    在利用某些函数传递一个数据每一行或之后,Apply函数返回相应值。该函数可以是系统自带,也可以是用户定义。举个例子,它可以用来找到任一行或者缺失值。 ? ?...让我们基于其各自众数填补出“性别”、“婚姻”和“自由职业”缺失值。 #首先导入函数来判断众数 ? 结果返回众数和其出现频次。请注意,众数可以是一个数组,因为高频值可能有多个。...# 7–合并数据 当我们需要对不同来源信息进行合并时,合并数据变得很重要。假设对于不同物业类型,有不同房屋均价(INR/平方米)。让我们定义这样一个数据: ? ?...现在,我们可以将原始数据和这些信息合并: ? ? 透视表验证了成功合并操作。请注意,“value”在这里是无关紧要,因为在这里我们只简单计数。...这通常在以下种情况下发生: 1. 数值类型名义变量被视为数值 2. 带字符数值变量(由于数据错误)被认为是分类变量。 所以手动定义变量类型是一个好主意。如果我们检查所有数据类型: ? ?

    5K50

    Pandas 秘籍:6~11

    数据的当前结构中,它无法基于单个值绘制不同组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统数据,而不会像这样循环。...merge: 数据方法 准确地水平合并数据 将调用数据/索引与其他数据/索引对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接/索引上重复值 默认为内连接,带有左,外和右选项 join...步骤 8 通过合并请求完成复制。 如您所见,当在其索引上对齐多个数据时,concat通常比合并好得多。 在第 9 步中,我们切换档位以关注merge具有优势情况。...merge方法是唯一能够按值对齐调用和传递数据方法。 第 10 步向您展示了合并数据有多么容易。on参数不是必需,但为清楚起见而提供。...在第 3 步中,我们通过GenreId将流派链接到曲目。 因为我们只关心轨道长度,所以在执行合并之前,将轨道数据修剪为仅需要合并表格后,我们可以使用基本groupby操作来回答查询。

    34K10

    我们急需三维激光数据语义分割吗?

    使用场景距离 每一表示每一数据每一个类别的数量。...图4不同数据集类别之间比较 2).Semantic3D: Semantic3D在训练集中包含15个场景。每一都是使用地面激光扫描仪从固定位置测量单个。...虽然包含了非常多样化场景。但是由于每个场景只有一数据。这可能会给训练多个场景带来困难。...IV.实验和数据集匮乏效应分析 在实验阶段,本文基于三个典型数据集进行了统计分析。我们设计了三个实验来回答以下三个问题: 1). 数据集场景多样性如何影响模型性能? 2)....开发减少对精细标注三维激光雷达数据新方法和开发更加多样化三维激光雷达数据集课程成为未来个主要关注方向。本文通过方法论层面、数据集、以及一些公开问题作为基于今后研究课题提供了指导。

    1.8K10
    领券