,可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的条件将两个数据帧进行合并,并将缺少的行添加到目标数据帧中。
具体步骤如下:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': ['x', 'y', 'z']})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')
在上述代码中,通过 on='A' 指定了合并的条件,即根据列 'A' 的值进行合并。通过 how='outer' 指定了合并的方式,即使用外连接,将缺少的行添加到目标数据帧中。
print(merged_df)
输出结果如下:
A B C
0 1 a x
1 2 b y
2 3 c NaN
3 4 NaN z
在上述输出结果中,可以看到缺少的行已经被添加到了目标数据帧 merged_df 中,缺失的值用 NaN 表示。
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