合并具有公共列的两个pandas数据框

是指将两个数据框按照它们的公共列进行合并操作，以便在一个新的数据框中同时包含两个数据框的信息。

在pandas中，可以使用merge()函数来实现数据框的合并操作。merge()函数可以根据指定的公共列将两个数据框进行合并，并且可以指定合并的方式（如内连接、左连接、右连接、外连接等）。

下面是一个完善且全面的答案：

合并具有公共列的两个pandas数据框的步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建两个数据框：创建两个需要合并的数据框，确保它们具有公共列。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': [7, 8, 9]})

1. 合并数据框：使用merge()函数将两个数据框进行合并，并指定合并的方式和公共列。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

在上述代码中，使用了merge()函数将df1和df2按照列'A'进行内连接（inner）合并，结果存储在merged_df中。

1. 查看合并结果：可以使用print()函数或直接输出merged_df来查看合并后的结果。

print(merged_df)

合并后的结果将包含公共列'A'以及两个数据框中的其他列，只保留了在两个数据框中都存在的'A'列的值。

合并具有公共列的两个pandas数据框的优势是可以将不同数据源的信息进行整合，方便进行数据分析和处理。应用场景包括数据集成、数据关联、数据合并等。

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