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连接pandas数据帧中的重复列

是指在合并两个数据帧时,两个数据帧中存在同名的列。可以使用pandas库中的merge()函数或join()函数来连接这些重复列。

  1. merge()函数:通过指定要连接的列名,将两个数据帧按照指定的列进行连接。可以通过参数how来指定连接方式,如inner(内连接,默认)、outer(外连接)、left(左连接)和right(右连接)。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个具有重复列的数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用merge函数连接重复列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

print(merged_df)

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  1. join()函数:类似于merge()函数,通过指定要连接的列名,将两个数据帧按照指定的列进行连接。不同之处在于join()函数默认使用索引进行连接。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个具有重复列的数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用join函数连接重复列
joined_df = df1.join(df2, lsuffix='_left', rsuffix='_right')

print(joined_df)

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  • 云数据库 TencentDB:提供多种数据库产品,如云原生数据库TDSQL、分布式关系型数据库TBase等,用于数据存储和管理。
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