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:
import pandas as pd
print(merged_df)
下面是一个示例代码:
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:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云