Pandas将数据框列中的列表与另一个数据框合并

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，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()函数将数据框列中的列表与另一个数据框合并。merge()函数是基于列之间的关系将两个数据框进行合并的常用方法。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 创建两个数据框：假设我们有两个数据框df1和df2，其中df1包含一个列表列，df2包含需要合并的其他列。可以使用以下代码创建这两个数据框：

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'List': [['A', 'B'], ['C', 'D'], ['E', 'F']]})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Value': [10, 20, 30]})

1. 合并数据框：使用merge()函数将两个数据框合并，可以指定合并的列名，以及合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接等）。在这个例子中，我们可以使用以下代码将df1和df2合并：

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

在合并过程中，Pandas会根据指定的列名（这里是'ID'）在两个数据框中寻找相同的值，并将相应的行合并在一起。合并后的结果将包含原始数据框中的列表列和其他列。

合并后的结果merged_df将包含以下列：

• ID：合并的列，来自df1和df2的ID列。
• List：来自df1的列表列。
• Value：来自df2的数值列。

这样，我们就成功地将数据框列中的列表与另一个数据框合并了。

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