在pandas中,可以使用merge()函数将具有多个列的DataFrame按照一个或多个键进行合并。merge()函数的语法如下:
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key')
其中,left_df和right_df是要合并的两个DataFrame,'key'是用于合并的键。merge()函数会根据键的值将两个DataFrame中的行进行匹配,并将匹配的行合并到一个新的DataFrame中。
除了使用单个键进行合并,还可以使用多个键进行合并。只需将键的名称以列表的形式传递给on参数即可:
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on=['key1', 'key2'])
此外,还可以通过指定left_on和right_on参数来使用不同的列名作为键进行合并:
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, left_on='left_key', right_on='right_key')
如果要使用索引作为键进行合并,可以使用left_index和right_index参数:
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, left_index=True, right_index=True)
合并操作还可以通过how参数来指定合并的方式,包括'inner'、'outer'、'left'和'right'。默认情况下,how='inner'表示取两个DataFrame的交集作为合并结果。
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