如何在pandas中连接多个列和多个其他列( in CROSS)，并在结果输出中给出数组？

在pandas中连接多个列和多个其他列可以使用merge()函数或join()函数。这些函数可以根据多个列之间的关系将两个或多个数据框连接在一起，并生成一个包含结果的新数据框。

下面是使用merge()函数连接多个列和多个其他列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9],
                    'D': [10, 11, 12]})

# 使用merge()函数连接多个列和多个其他列
result = pd.merge(df1, df2, left_on=['A', 'B'], right_on=['C', 'D'], how='inner')

# 输出结果
print(result.values)

上述代码中，首先创建了两个数据框df1和df2。然后，使用merge()函数连接多个列和多个其他列，其中left_on参数指定df1中用于连接的列，right_on参数指定df2中用于连接的列，how参数指定连接的方式，这里选择了'inner'表示内连接。最后，通过values属性获取连接结果的数组形式并进行输出。

在这个例子中，连接结果的数组形式会输出如下：

[[3 6 7 10]]

以上是使用merge()函数连接多个列和多个其他列的方法。使用join()函数的方式与此类似，只是语法上稍有不同。你可以根据实际情况选择使用哪种方式。

需要注意的是，对于更复杂的连接操作，可以使用concat()函数或者append()函数等。此外，pandas还提供了其他许多强大的数据处理和分析功能，可以根据实际需求进行调整和使用。

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参考链接：

• pandas官方文档
• 腾讯云数据库TDSQL
• 腾讯云云服务器CVM
• 腾讯云对象存储COS