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如何按两列合并df1和df2？

要按两列合并df1和df2，可以使用pandas库中的merge()函数。merge()函数可以根据指定的列将两个DataFrame按行合并。

以下是按两列合并df1和df2的步骤：

导入pandas库：import pandas as pd
创建df1和df2两个DataFrame对象。
使用merge()函数合并df1和df2，指定要合并的列名。
使用merge()函数合并df1和df2，指定要合并的列名。
其中，'column1'和'column2'是要合并的两列的列名。
可选：根据需要，可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接）和合并后的列名。
可选：根据需要，可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接）和合并后的列名。
- how参数用于指定合并方式，常用的取值有：
  - 'inner'：内连接，保留两个DataFrame中都存在的行。
  - 'left'：左连接，保留df1中的所有行，同时将df2中与df1匹配的行合并。
  - 'right'：右连接，保留df2中的所有行，同时将df1中与df2匹配的行合并。
  - 'outer'：外连接，保留两个DataFrame中的所有行，缺失值用NaN填充。
- suffixes参数用于指定合并后的列名后缀，以区分两个DataFrame中相同列名的列。

查看合并后的DataFrame：print(merged_df)

合并后的DataFrame对象merged_df将包含df1和df2中按两列合并后的所有行和列。

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总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

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] 取第四行 t.iloc[:,2] 取第三列 t.iloc[:,[2,1]] 取第3列和第2列 t.iloc[[0,2],[2,1]] 取第1行和第3行对应的第3列和第2列 t.iloc[1:,:2]...'].mean()) 只将指定索引对应的列中NaN对应的值进行填充均值合并 join() 按行合并 df1.join(df2) merge()按列合并 df1.merge(df2, on='操作的列名...', how='inner')内连接（默认）交集 df1.merge(df2, on='a')方法会将df1中a列的值和df2中a列的值进行比较，然后将相等的值对应的整行进行合并，而且返回的结果中只包含具有可以合并的行...df1.merge(df2, on='a', how='outer') 外连接，a列包含的数据为df1和df2中a列元素的并集，每行元素分别对应，有则是原数据（一般a列的元素都有，因为操作列为a），没有则是...NaN 并集 df1.merge(df2, on='a', how='left') 左连接，以df1为准 df1.merge(df2, on='a', how='right') 右连接，以df2为准分组和聚合

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