在Pandas DataFrame中，如何合并/连接两个DataFrame，这两个表的所有行都来自左侧表，并重复来自右侧DataFrame的值

在Pandas DataFrame中，可以使用merge()函数来合并/连接两个DataFrame。merge()函数根据指定的列或索引将两个DataFrame进行连接，并且可以指定连接方式（inner、outer、left、right）。

下面是一个示例代码，演示如何合并/连接两个DataFrame：

import pandas as pd

# 创建左侧DataFrame
left_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                        'B': ['a', 'b', 'c']})

# 创建右侧DataFrame
right_df = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                         'C': ['d', 'e', 'f']})

# 使用merge()函数进行连接
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='A', how='left')

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B    C
0  1  a  NaN
1  2  b  NaN
2  3  c  NaN

在上述示例中，我们首先创建了一个左侧DataFrame（left_df）和一个右侧DataFrame（right_df）。然后，使用merge()函数将这两个DataFrame按照列"A"进行连接，并指定连接方式为左连接（how='left'）。最后，将连接结果存储在merged_df中并打印输出。

需要注意的是，合并/连接操作可以根据具体需求进行调整。可以通过指定连接的列或索引、连接方式以及处理重复值等参数来实现不同的合并/连接操作。

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