如何使用Pandas进行数据合并?

简介: Pandas的`merge()`, `join()`, `concat()`是数据合并的主要工具。基本步骤包括导入pandas,创建DataFrame,然后执行合并。示例中,创建了两个DataFrame `df1`和`df2`,通过`merge()`和`join()`进行外连接合并。`merge()`基于索引合并,`join()`默认也使用索引合并,展示了数据融合的不同方式。

Pandas库提供了多种方法用于数据合并,包括merge(), join(), concat()等。

以下是使用Pandas进行数据合并的基本步骤:

  1. 导入pandas库。
  2. 创建或加载DataFrame。
  3. 使用merge(), join(), concat()等方法进行数据合并。

以下是具体的代码示例:

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                   index=['K0', 'K1', 'K2'])

df2 = pd.DataFrame({
   'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                   index=['K0', 'K2', 'K3'])

# 使用merge()方法进行数据合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')
print(merged_df)

# 使用join()方法进行数据合并
joined_df = df1.join(df2, how='outer')
print(joined_df)

在这个例子中,我们首先创建了两个DataFrame,然后使用merge()join()方法进行了数据合并。

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