将两个数据帧与单独的键组合为一个数据帧，因此可以根据键选择两列

将两个数据帧与单独的键组合为一个数据帧，可以使用Pandas库中的merge()函数实现。merge()函数可以根据指定的键将两个数据帧进行合并，并返回合并后的数据帧。

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分别是要合并的两个数据帧，'key'是用于合并的键的列名。通过指定相同的键，merge()函数会根据键的值将两个数据帧进行匹配合并，生成一个新的数据帧merged_df。

该方法的分类属于关系型数据库中的表连接操作，它可以实现数据的联结、整合和筛选，方便进行数据分析和处理。

优势：

• 灵活性：可以根据不同的键将两个数据帧进行合并，可以合并多个键，支持不同类型的键。
• 数据整合：可以将两个或多个数据集的相关信息进行整合，方便进行数据分析和处理。
• 数据筛选：可以根据键的值进行筛选，只保留满足条件的数据行。

应用场景：

• 数据库操作：在进行数据库操作时，可以通过合并多个数据表实现数据的联结和查询。
• 数据分析：在数据分析中，可以将多个数据集进行合并，整合不同数据源的相关信息。
• 数据清洗：在数据清洗过程中，可以根据键的值将两个数据帧进行合并，方便进行数据筛选和处理。

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