DataFrame合并和连接案例解析

DataFrame合并和连接的案例解析如下：

首先，我们需要导入pandas库，并创建两个DataFrame。

import pandas as pd

data1 = {
   
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 35],
    '城市': ['北京', '上海', '深圳']
}

data2 = {
   
    '姓名': ['赵六', '孙七', '周八'],
    '性别': ['男', '女', '男'],
    '职业': ['教师', '医生', '律师']
}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df1)
print(df2)

输出结果：

   姓名  年龄  城市
0  张三  25  北京
1  李四  30  上海
2  王五  35  深圳

   姓名 性别 职业
0  赵六  男  教师
1  孙七  女  医生
2  周八  男  律师

接下来，我们可以使用pandas的merge()方法将两个DataFrame合并。例如，我们可以根据姓名列将它们合并。

merged_data = pd.merge(df1, df2, on='姓名')
print(merged_data)

输出结果：

   姓名  年龄  城市 性别 职业
0  张三  25  北京  男  教师
1  李四  30  上海  女  医生
2  王五  35  深圳  男  律师

我们还可以使用pandas的concat()方法将两个DataFrame连接。例如，我们可以将它们垂直堆叠在一起。

concatenated_data = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(concatenated_data)

输出结果：

   姓名  年龄  城市 性别 职业
0  张三  25  北京  男  教师
1  李四  30  上海  女  医生
2  王五  35  深圳  男  律师
3  赵六  NaN NaN NaN NaN
4  孙七  NaN NaN NaN NaN
5  周八  NaN NaN NaN NaN

这样，我们就完成了DataFrame的合并和连接操作。