Pandas:合并数据帧而不创建新列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。

合并数据帧而不创建新列是指在Pandas中将多个数据帧按照一定的条件进行合并，合并后的结果不会创建新的列。Pandas提供了多种方法来实现数据帧的合并，常用的方法有concat()、merge()和join()。

1. concat()方法：该方法用于按照指定的轴将多个数据帧进行连接。可以通过设置axis参数来指定连接的轴，axis=0表示按行连接，axis=1表示按列连接。具体使用方法如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)  # 按行连接

1. merge()方法：该方法用于根据指定的列将多个数据帧进行合并。可以通过设置on参数来指定合并的列，也可以通过设置how参数来指定合并的方式（如inner、outer、left、right）。具体使用方法如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'C': [7, 8, 9]})

result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')  # 根据列'A'进行内连接

1. join()方法：该方法用于根据索引将多个数据帧进行合并。可以通过设置on参数来指定合并的索引，也可以通过设置how参数来指定合并的方式（如inner、outer、left、right）。具体使用方法如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]}, index=[1, 2, 3])

result = df1.join(df2, how='inner')  # 根据索引进行内连接

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