Pandas合并两个数据帧并覆盖行

Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用merge()函数将两个数据帧合并，并使用覆盖行的方式处理重复的行。

合并两个数据帧可以通过指定共同的列进行连接操作。merge()函数有几个重要的参数，包括左数据帧（left）、右数据帧（right）、连接方式（how）、连接键（on）、左连接键（left_on）、右连接键（right_on）等。

下面是一个示例代码，演示了如何使用merge()函数合并两个数据帧并覆盖行：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 4],
                    'Name': ['Bob', 'Charlie', 'David']})

# 合并两个数据帧并覆盖行
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')

# 输出合并结果
print(merged_df)

输出结果如下：

   ID    Name_x    Name_y
0   1     Alice       NaN
1   2       Bob       Bob
2   3   Charlie   Charlie
3   4       NaN     David

在上述示例中，通过指定共同的列ID进行连接操作。参数how='outer'表示使用外连接方式，保留两个数据帧中的所有行，并在缺失的位置填充NaN。结果数据帧merged_df中，Name_x列来自df1，Name_y列来自df2，覆盖了共同的ID的行。

Pandas官方文档提供了更详细的merge()函数说明和示例：Pandas merge()函数

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