Pandas:根据两个数据集中匹配的列，用另一个数据集中的数据填充数据集中的列

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

在Pandas中，可以使用merge函数根据两个数据集中匹配的列，将另一个数据集中的数据填充到数据集中的列。具体操作如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据集：

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

1. 使用merge函数进行数据填充：

df_merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')

上述代码中，通过指定on='A'表示根据列'A'进行匹配，how='left'表示使用左连接方式进行合并。合并后的结果存储在df_merged中。

1. 查看合并结果：

print(df_merged)

输出结果如下：

   A  B     C
0  1  5   9.0
1  2  6  10.0
2  3  7  11.0
3  4  8  12.0

合并后的结果中，列'A'作为匹配列，列'B'来自数据集df1，列'C'来自数据集df2。

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