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从pandas中缺少行的两个表创建最完整的表

,可以通过合并操作来实现。在pandas中,可以使用merge()函数来合并两个表。

merge()函数的语法如下:

代码语言:txt
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merged_table = pd.merge(left_table, right_table, on='key_column', how='merge_type')

其中,left_table和right_table分别表示要合并的两个表,key_column表示两个表中用于匹配的列名,merge_type表示合并的方式。

合并方式(merge_type)有以下几种:

  • inner:内连接,只保留两个表中匹配的行。
  • outer:外连接,保留两个表中所有的行,不匹配的位置填充NaN。
  • left:左连接,保留左表中所有的行,不匹配的位置填充NaN。
  • right:右连接,保留右表中所有的行,不匹配的位置填充NaN。

下面是一个示例,演示如何从缺少行的两个表创建最完整的表:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个表
table1 = pd.DataFrame({'key_column': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
table2 = pd.DataFrame({'key_column': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 使用merge()函数合并两个表
merged_table = pd.merge(table1, table2, on='key_column', how='outer')

print(merged_table)

输出结果如下:

代码语言:txt
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  key_column  value1  value2
0          A     1.0     NaN
1          B     2.0     4.0
2          C     3.0     5.0
3          D     NaN     6.0

在这个示例中,我们创建了两个表table1和table2,它们分别缺少了一行数据。通过使用merge()函数,我们将这两个表按照key_column列进行外连接,得到了一个最完整的表merged_table。在merged_table中,缺少的行用NaN填充。

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