Pandas / Python -合并数据帧，其中键位于2个子字符串中

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

在Pandas中，合并数据帧是指将两个或多个数据帧按照指定的键进行合并操作，类似于SQL中的JOIN操作。合并数据帧可以根据键的位置或者键的值进行操作。

常用的合并操作包括以下几种：

1. 内连接（Inner Join）：只保留两个数据帧中键相同的行，其他行被丢弃。
   • 优势：可以筛选出两个数据帧中共有的数据，方便进行数据分析和处理。
   • 应用场景：当需要根据某个键将两个数据帧进行关联时，可以使用内连接。
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• 左连接（Left Join）：保留左边数据帧的所有行，同时将右边数据帧中与左边数据帧键相同的行合并到结果中。
  • 优势：可以保留左边数据帧的所有数据，并将右边数据帧中匹配的数据合并到结果中。
  • 应用场景：当需要保留左边数据帧的所有数据，并将右边数据帧中匹配的数据合并到结果中时，可以使用左连接。
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• 右连接（Right Join）：保留右边数据帧的所有行，同时将左边数据帧中与右边数据帧键相同的行合并到结果中。
  • 优势：可以保留右边数据帧的所有数据，并将左边数据帧中匹配的数据合并到结果中。
  • 应用场景：当需要保留右边数据帧的所有数据，并将左边数据帧中匹配的数据合并到结果中时，可以使用右连接。
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• 外连接（Outer Join）：保留两个数据帧中所有的行，如果某个键在其中一个数据帧中不存在，则对应位置填充缺失值。
  • 优势：可以保留两个数据帧中所有的数据，并填充缺失值。
  • 应用场景：当需要保留两个数据帧中所有的数据，并填充缺失值时，可以使用外连接。
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在Pandas中，可以使用merge()函数来实现数据帧的合并操作。具体的使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 内连接
inner_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print("内连接结果：")
print(inner_join)

# 左连接
left_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print("左连接结果：")
print(left_join)

# 右连接
right_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print("右连接结果：")
print(right_join)

# 外连接
outer_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print("外连接结果：")
print(outer_join)

以上代码中，merge()函数的on参数指定了合并的键，how参数指定了合并的方式。

希望以上内容能够帮助到您，如果有任何疑问，请随时提问。