Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据处理工具,其中包括DataFrame,它是一种二维表格数据结构。
在Pandas中,可以通过多种方式创建新的DataFrame并合并具有相同值的行。下面是一种常见的方法:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8]})
merged_df = pd.concat([df1, df2])
通过以上步骤,我们成功地创建了一个新的DataFrame merged_df,它包含了df1和df2中所有具有相同值的行。
Pandas的优势在于其强大的数据处理和分析能力,可以高效地处理大规模数据集。它提供了丰富的数据操作方法,如数据过滤、排序、聚合、重塑等,使得数据处理变得简单和灵活。
应用场景:
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