Pandas合并/加入2个数据帧

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。在Pandas中，可以使用merge()函数来合并或加入两个数据帧。

合并/加入两个数据帧的步骤如下：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧：接下来需要创建两个数据帧，可以使用Pandas的DataFrame()函数来创建。例如：

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

1. 合并/加入数据帧：使用merge()函数来合并/加入两个数据帧。merge()函数的常用参数包括left、right、on、how等。例如，可以按照'A'列进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

其中，on参数指定了用于合并的列名，how参数指定了合并的方式，'inner'表示取交集。

1. 查看合并结果：可以使用print()函数来查看合并后的结果。例如：

print(merged_df)

合并/加入数据帧的优势是可以将两个数据帧中的数据按照指定的列进行合并，方便进行数据分析和处理。应用场景包括数据集成、数据合并、数据关联等。

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