Pandas合并Dataframe，保持副本连续

Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。在Pandas中，可以使用merge()函数来合并多个DataFrame，并保持副本的连续性。

合并DataFrame可以根据共同的列或索引进行，merge()函数提供了多种合并方式，例如内连接、左连接、右连接和外连接。下面是对这些合并方式的简要说明：

1. 内连接（inner join）：只保留两个DataFrame中共同的部分，其他部分被丢弃。使用merge()函数时，默认采用内连接方式。
2. 左连接（left join）：保留左边DataFrame的所有行，并将右边DataFrame中与左边DataFrame共同的行合并在一起。如果右边DataFrame中没有与左边DataFrame共同的行，则用NaN填充。
3. 右连接（right join）：保留右边DataFrame的所有行，并将左边DataFrame中与右边DataFrame共同的行合并在一起。如果左边DataFrame中没有与右边DataFrame共同的行，则用NaN填充。
4. 外连接（outer join）：保留两个DataFrame的所有行，将共同的行进行合并，如果某个DataFrame中没有与另一个DataFrame共同的行，则用NaN填充。

以下是一个示例代码，展示如何使用merge()函数合并DataFrame，并保持副本连续：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge()函数合并DataFrame，根据'A'列进行内连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)

在上面的示例中，两个DataFrame根据'A'列进行内连接，合并后的结果将只包含共同的行（A列中的值为3），其他行将被丢弃。输出结果如下：

   A  B  C
0  3  c  x

以上是对于Pandas合并DataFrame的简要说明，更多关于Pandas的功能和用法，可以参考腾讯云提供的Pandas相关文档和产品介绍链接地址：

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