Pandas:如何从两个数据帧的联合中获取虚拟变量列？

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分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

要从两个数据帧的联合中获取虚拟变量列，可以使用Pandas的merge函数将两个数据帧按照指定的列进行合并，然后使用get_dummies函数将指定的列转换为虚拟变量列。

具体步骤如下：

使用merge函数将两个数据帧进行合并，指定合并的列名。例如，假设有两个数据帧df1和df2，它们都有一个共同的列名为"key"，可以使用以下代码进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

使用get_dummies函数将指定的列转换为虚拟变量列。例如，假设要将合并后的数据帧merged_df中的"category"列转换为虚拟变量列，可以使用以下代码：

dummy_df = pd.get_dummies(merged_df['category'])

将虚拟变量列与原数据帧进行合并。可以使用concat函数将虚拟变量列dummy_df与原数据帧merged_df进行合并，形成最终的数据帧。例如：

final_df = pd.concat([merged_df, dummy_df], axis=1)

这样，final_df就是从两个数据帧的联合中获取虚拟变量列后的结果。

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