Pandas按名称和日期合并(多列)

Pandas是一个基于Python的数据分析库，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，按名称和日期合并多列数据可以通过以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建要合并的数据集：

假设我们有两个数据集，一个按名称合并的数据集和一个按日期合并的数据集。

按名称合并的数据集（df1）：

df1 = pd.DataFrame({'名称': ['A', 'B', 'C'],
                    '数值1': [1, 2, 3]})

按日期合并的数据集（df2）：

df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '数值2': [4, 5, 6]})

1. 将两个数据集按照名称和日期进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='名称', right_on='日期')

在上述代码中，我们使用pd.merge()函数将df1和df2按照名称和日期进行合并。left_on参数指定了df1中用于合并的列名，right_on参数指定了df2中用于合并的列名。合并后的结果存储在merged_df中。

1. 查看合并结果：

print(merged_df)

输出结果：

  名称  数值1          日期  数值2
0  A    1  2022-01-01    4
1  B    2  2022-01-02    5
2  C    3  2022-01-03    6

合并后的结果包含了按名称和日期合并的多列数据。

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