将pandas中的2个数据框与用户定义的值合并在一列中

在pandas中，可以使用merge函数将两个数据框与用户定义的值合并在一列中。merge函数是pandas库中用于合并数据框的重要函数之一。

merge函数的语法如下：

pandas.merge(left, right, on=None, how='inner', suffixes=('_x', '_y'))

参数说明：

• left和right：要合并的两个数据框。
• on：指定用于合并的列名或列名列表。如果不指定，则会自动根据两个数据框中的相同列名进行合并。
• how：指定合并方式，默认为'inner'，表示取两个数据框的交集。其他可选值有'outer'（取两个数据框的并集）、'left'（以左边数据框为基准进行合并）和'right'（以右边数据框为基准进行合并）。
• suffixes：指定合并后列名冲突时的后缀，默认为'_x'和'_y'。

合并后的数据框将包含两个原始数据框的所有列，并在合并的列上将用户定义的值合并在一列中。

下面是一个示例代码：

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({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# 合并数据框，并将用户定义的值合并在一列中
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner', suffixes=('_left', '_right'))

print(merged_df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中，我们创建了两个数据框df1和df2，它们都有一列'A'。通过merge函数将这两个数据框按照'A'列进行合并，合并后的数据框包含了两个原始数据框的所有列，并在'A'列上将用户定义的值合并在一列中。最终输出了合并后的数据框merged_df。

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