Pandas -合并两个数据帧，对相似的列求和，只保留具有匹配键的行(内连接)

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，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，可以使用merge()函数来合并两个数据帧，并对相似的列进行求和操作，只保留具有匹配键的行，这种操作也被称为内连接。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas进行数据帧的合并和求和操作：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})

# 合并两个数据帧，并对相似的列求和
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
merged_df['sum'] = merged_df['value1'] + merged_df['value2']

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

上述代码中，首先创建了两个数据帧df1和df2，它们分别包含了一个键列'key'和一个值列'value1'和'value2'。然后使用merge()函数将两个数据帧按照键列'key'进行合并，指定了内连接方式（how='inner'），这样只会保留具有匹配键的行。最后，通过对'value1'和'value2'列进行求和操作，得到了新的一列'sum'，表示两个值的和。

对于Pandas的更多详细用法和函数介绍，可以参考腾讯云的相关文档和教程：