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在Pandas Python中,根据另外两个独立数据帧中的列名创建列值

在Pandas Python中,可以使用merge函数根据另外两个独立数据帧中的列名创建列值。

merge函数是Pandas库中用于合并数据帧的函数,它可以根据指定的列名将两个数据帧进行合并,并创建新的列值。

下面是使用merge函数根据两个独立数据帧中的列名创建列值的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个独立的数据帧
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Age': [25, 30, 35]})

# 使用merge函数根据列名ID合并数据帧,并创建新的列值
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   ID     Name  Age
0   1    Alice   25
1   2      Bob   30
2   3  Charlie   35

在上述示例中,我们创建了两个独立的数据帧df1和df2,分别包含ID和Name列以及ID和Age列。然后,我们使用merge函数根据列名ID将两个数据帧合并,并创建了新的列值Age。最后,打印合并后的数据帧merged_df。

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