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根据条件将一个数据帧中缺少的行添加到另一个数据帧中

,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:

  1. 导入 pandas 库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建两个数据帧 df1 和 df2,分别表示源数据帧和目标数据帧:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': ['x', 'y', 'z']})
  1. 使用 merge() 函数将两个数据帧合并,并指定合并的条件和方式:
代码语言:txt
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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。

  1. 打印合并后的数据帧 merged_df:
代码语言:txt
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print(merged_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   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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