Pandas数据处理 —— 合并列，但不包括 ‘key’ 列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas DataFrame合并指定的列，同时不包括’key’列。合并列对于数据处理非常重要，特别是当数据需要从多个数据源合并为一个完整的数据集时。
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数据准备

首先，我们需要准备两个包含自己唯一标识的DataFrame。这里我们构造两个简单的DataFrame，其中’key’列用于唯一标识每个DataFrame。

import pandas as pd

# 构建DataFrame 1
d1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'col1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)

# 构建DataFrame 2
d2 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'col2': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

至此，我们已经成功地构建了两个包含‘key’唯一标识列、以及其他某些列的DataFrame。

数据合并

接下来，我们需要将这两个DataFrame合并成一个。由于我们只需要合并‘col1’和‘col2’两列数据，因此不需要合并’key’字段。可以使用‘merge()’方法来完成这个任务。

df = pd.merge(df1[['key', 'col1']], df2[['key', 'col2']], on='key')

这段代码将会将 ’df1’ 中 ‘key’ 和 ‘col1’列与’d2’中‘key’ 和 ‘col2’列按照’key’字段进行匹配合并，最终生成合并后的DataFrame ‘df’。

效果验证

在合并之后，我们可以查看‘df’ DataFrame的内容以便验证合并是否成功。

print(df)

输出结果如下：

  key  col1  col2
0   A     1     5
1   B     2     6
2   C     3     7
3   D     4     8

从结果中可以看出，合并后的DataFrame包含了’col1’和’col2’列信息，但是不包括’key’字段。

总结

通过以上例子，我们了解了如何在Pandas DataFrame中合并列但不需要‘key’列的方法。这对于大规模数据处理非常有用，并且能够帮助我们轻松地合并多个数据源为一个完整的数据集。虽然合并列看起来很简单，但是它有助于将数据可视化以及更好地进行分析和预测。