要按多个标识列将数据行合并,可以使用Python的pandas库。下面是一个示例代码,演示了如何按多个标识列将数据行合并:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'标识列1': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'标识列2': [1, 2, 1, 2],
'数值列1': [10, 20, 30, 40]}
data2 = {'标识列1': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'标识列2': [1, 2, 1, 2],
'数值列2': [100, 200, 300, 400]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 按多个标识列合并数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['标识列1', '标识列2'])
# 输出合并后的数据
print(merged_df)
运行上述代码,将得到以下输出:
标识列1 标识列2 数值列1 数值列2
0 A 1 10 100
1 A 2 20 200
2 B 1 30 300
3 B 2 40 400
在这个示例中,我们创建了两个示例数据帧df1
和df2
,它们包含相同的两个标识列标识列1
和标识列2
。然后使用pd.merge()
函数按多个标识列将这两个数据帧合并,合并后的结果存储在merged_df
中。最后,我们打印出合并后的数据帧。