在两个不同的Pandas数据帧中重新格式化非连续项目in

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和数据分析。在Pandas中，数据通常以DataFrame的形式进行存储和操作。

在两个不同的Pandas数据帧中重新格式化非连续项目in，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入Pandas库并读取两个数据帧，假设分别为df1和df2。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('dataframe1.csv')
df2 = pd.read_csv('dataframe2.csv')

1. 接下来，使用merge函数将两个数据帧按照指定的列进行合并。假设要按照列名为'project_id'进行合并。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='project_id', how='outer')

在上述代码中，使用了'outer'作为合并方式，表示保留两个数据帧中的所有行，并将缺失值用NaN填充。

1. 最后，重新格式化非连续项目in。假设要将df1中的'project_name'列和df2中的'project_status'列重新格式化。

merged_df['project_name'] = merged_df['project_name'].fillna('')
merged_df['project_status'] = merged_df['project_status'].fillna('')

merged_df['formatted'] = merged_df['project_name'] + ' in ' + merged_df['project_status']

在上述代码中，使用了fillna函数将缺失值填充为空字符串，并使用加号连接两列数据，得到重新格式化的结果。

至此，我们完成了在两个不同的Pandas数据帧中重新格式化非连续项目in的操作。

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