在Pandas中连接两个数据帧会从另一个数据帧中删除值

在Pandas中，连接两个数据帧可以使用merge()函数或join()函数。这些函数可以根据指定的列或索引将两个数据帧进行连接，并根据连接方式将相应的行合并在一起。

具体来说，merge()函数可以根据指定的列将两个数据帧进行连接，常用的连接方式包括内连接、左连接、右连接和外连接。内连接（inner join）会返回两个数据帧中共有的行，左连接（left join）会返回左侧数据帧的所有行以及与右侧数据帧匹配的行，右连接（right join）会返回右侧数据帧的所有行以及与左侧数据帧匹配的行，外连接（outer join）会返回两个数据帧的所有行。

join()函数则可以根据索引将两个数据帧进行连接，常用的连接方式包括左连接、右连接和内连接。左连接（left join）会返回左侧数据帧的所有行以及与右侧数据帧匹配的行，右连接（right join）会返回右侧数据帧的所有行以及与左侧数据帧匹配的行，内连接（inner join）会返回两个数据帧中共有的行。

连接两个数据帧时，并不会从另一个数据帧中删除值。相反，连接操作会根据连接方式将两个数据帧中的行进行合并，并根据连接条件将相应的列进行匹配。如果某个数据帧中的行在另一个数据帧中没有匹配的行，则会产生缺失值。

以下是一个示例代码，展示了如何在Pandas中连接两个数据帧：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge函数进行连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
print(merged_df)

# 使用join函数进行连接
joined_df = df1.join(df2, lsuffix='_left', rsuffix='_right')
print(joined_df)

输出结果如下：

   A B C
0  3 c x
   A_left B  A_right  C
0       1 a        3  x
1       2 b        4  y
2       3 c        5  z

在这个例子中，我们创建了两个数据帧df1和df2，然后使用merge()函数和join()函数将它们连接起来。连接的依据是列A的值。最后，我们打印出连接后的结果。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• Pandas官方文档
• 腾讯云数据分析平台
• 腾讯云数据仓库
• 腾讯云弹性MapReduce
• 腾讯云数据湖分析