使用Pandas连接具有相同列的数据集并选择一个是一个常见的数据处理操作。下面的攻略将带你详细学习如何使用Pandas完成这项任务。
假设你有两个具有相同列的数据集A和B，它们的列名为“列1”和“列2”。你需要将它们连接到一起，并选择其中一个数据集作为结果。下面是具体的步骤：
- 导入 Pandas
import pandas as pd
- 读取数据
在本例中，我们使用 Pandas 的 read_csv 函数读取数据：
df_a = pd.read_csv("data_a.csv")
df_b = pd.read_csv("data_b.csv")
注意，”data_a.csv” 和 “data_b.csv” 替换成你自己的数据集文件名。
- 合并数据
要连接两个数据集，使用 Pandas 的 merge 函数。下面的代码将数据集 A 和 B 按照 “列1” 进行合并：
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on="列1")
这些参数做了什么？
df_a和df_b是要合并的两个数据集。on="列1"表示按照 “列1” 进行合并。如果两个数据集的相同列名不同，可以分别使用left_on和right_on参数指定。-
默认情况下，
merge函数会执行内连接，只包含交集。如果想包含所有数据，可以使用how="outer"参数。 -
选择一个数据集
选择数据集可以使用 Pandas 的 drop 函数删除一个数据集的所有数据。下面的代码将删除数据集 A 的所有数据：
result_df = merged_df.drop(df_a.columns, axis=1)
这些参数做了什么？
merged_df是合并后的数据集。df_a.columns是指定列名称为要删除的列。这里我们删除数据集 A 的所有列，也可以只删除一个或多个列。-
axis=1表示沿着列方向删除数据。如果想沿着行方向删除数据，可以将axis的值设置为 0。 -
保存结果
最后，使用 Pandas 的 to_csv 函数将结果保存到文件中：
result_df.to_csv("result.csv", index=False)
这些参数做了什么？
result_df是结果数据集。"result.csv"是结果文件名。index=False表示不将行索引写入文件，以使输出结果更干净。
现在你已经学会了如何使用 Pandas 将具有相同列的数据集连接在一起并选择一个。希望这篇攻略对你有帮助。