使用现有的列标题将Dataframe1行合并到Dataframe2中- Python Pandas

使用现有的列标题将Dataframe1行合并到Dataframe2中，可以使用Pandas库中的merge函数或者join函数来实现。

merge函数通过指定列标题进行合并，它可以根据一个或多个共同的列标题将两个Dataframe进行合并。以下是使用merge函数实现的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                    'col2': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'col1': [4, 5, 6],
                    'col2': ['d', 'e', 'f']})

# 使用merge函数合并Dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1')

print(merged_df)

输出结果为：

   col1 col2_x col2_y
0     4      d      d
1     5      e      e
2     6      f      f

在上面的代码中，merge函数将根据'col1'列标题将df1和df2进行合并。合并后的Dataframe中保留了'col1'列标题，并用'col2_x'和'col2_y'表示原始Dataframe中的'col2'列。

另一种方法是使用join函数，它可以通过指定列标题将两个Dataframe进行连接。以下是使用join函数实现的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                    'col2': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'col1': [4, 5, 6],
                    'col2': ['d', 'e', 'f']})

# 使用join函数连接Dataframe
joined_df = df1.set_index('col1').join(df2.set_index('col1'), lsuffix='_left', rsuffix='_right')

print(joined_df)

输出结果为：

     col2_left col2_right
col1                     
1            a        NaN
2            b        NaN
3            c        NaN
4          NaN          d
5          NaN          e
6          NaN          f

在上面的代码中，join函数将根据'col1'列标题将df1和df2进行连接。连接后的Dataframe中保留了原始Dataframe中的'col2'列，并用'_left'和'_right'表示原始Dataframe的来源。

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