使用pandas第三方庫是能夠創(chuàng)建出來Dataframe這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象的，而它因為是以行列形式來保存數(shù)據(jù)，所以也會將這個對象稱為數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)表 。那么下面文章主要介紹的就是兩張表的合并方法，正在學習這個知識的小伙伴可以看一下作為參考資料 。

1.那么兩張表合并時也會幾種情況出現(xiàn)，第一種情況就是兩張表的結(jié)構(gòu)都是一樣的，也就是數(shù)據(jù)行數(shù)是相同的 。那么此時就是可以按照列去合并，將兩張表的列放在一起 。如果兩張表中有一個列是相同的，那么這個列就是可以作為參照列，詳細代碼示例如下所示：
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],'num1': [120, 101, 104]})df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],'num4': [80, 86, 79]})df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id')print(df_merge)


【Pandas合并數(shù)據(jù)集怎么做？Python如何用pandas合并兩張表】合并完成之后列num4就是放在了第一個表中列num1的后面，而且相同列id就是只會一次數(shù)據(jù)而不會保留重復數(shù)據(jù) 。
2.另外一種情況也是當兩張表的結(jié)構(gòu)相同，也就是每一列的數(shù)據(jù)量都是相同的 。但是在合并時可以選擇作為基準數(shù)據(jù)索引，而當使用了左右兩表作為基準數(shù)據(jù)時，會發(fā)現(xiàn)兩個表的數(shù)據(jù)是完全放在了一起，代碼示例如下所示：
df_merge = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)print(df_merge)


并且方法之中右表df2在合并之后數(shù)據(jù)是默認添加在新生成表的后面，而且兩個表中是有相同列id存在的，也分別給其加上了下劃線xy來區(qū)分開來 。
以上就是關(guān)于“Pandas合并數(shù)據(jù)集怎么做？Python如何用pandas合并兩張表”的全部內(nèi)容了，希望對你有所幫助 。






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