Pandas -基于两个数据帧之间的公共列聚合来自另一个数据帧的列值

Pandas是一个基于Python语言的开源数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，可以方便地进行数据清洗、转换、筛选、分组、聚合等操作。

对于基于两个数据帧之间的公共列聚合来自另一个数据帧的列值，可以使用Pandas中的merge函数或join函数来实现。这两个函数都可以根据公共列将两个数据帧合并成一个新的数据帧。

merge函数用于将两个数据帧按照指定的列进行合并，可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接），并且可以指定如何处理重复列名。合并后的数据帧将包含两个原始数据帧中的公共列以及其他非公共列。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})

# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'ID': [3, 4, 5, 6],
                   'Age': [25, 30, 35, 40]})

# 使用merge函数按照ID列合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

print(merged_df)

输出结果如下：

   ID     Name  Age
0   3  Charlie   25
1   4    David   30

join函数是merge函数的一种简化形式，它可以根据索引（index）或者列进行合并，默认为索引合并。具体使用方法和merge函数类似，只是参数设置上有一些差异。

需要注意的是，以上只是简单示例，实际使用中可能需要根据具体情况设置合并方式、处理重复列名等参数。

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