在Pandas中,可以使用merge()函数来合并单元格而不丢失信息。merge()函数可以根据指定的列或索引进行数据合并,包括左连接、右连接、内连接和外连接等。
merge()函数的语法如下:
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True)
参数说明:
下面是一个例子,展示了如何在Pandas中合并单元格而不丢失信息:
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A2', 'A3', 'A4', 'A5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
'E': ['E0', 'E1', 'E2', 'E3']},
index=[2, 3, 4, 5])
# 使用merge()函数合并DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='A')
# 输出合并结果
print(merged_df)
输出结果为:
A B C D E
0 A2 B2 C2 D0 E0
1 A3 B3 C3 D1 E1
在上述例子中,我们通过merge()函数将df1和df2两个DataFrame按照'A'列进行内连接。结果中合并了两个DataFrame中'A'列相同的行,并保留了其他列的信息。
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