Python語言具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。其中，數(shù)據(jù)框結(jié)合是非常常見的一種數(shù)據(jù)處理方式。Python的pandas模塊提供了豐富的數(shù)據(jù)框操作方法，可以幫助我們輕松地完成各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)框結(jié)合示例：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'age': [20, 21, 22]})
print(pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer'))

這段代碼演示了如何將兩個(gè)數(shù)據(jù)框df1和df2按照id字段結(jié)合起來。參數(shù)on指定結(jié)合的關(guān)鍵字段為id，how參數(shù)指定結(jié)合方式為outer（在兩個(gè)數(shù)據(jù)框中都存在的數(shù)據(jù)以及只存在于其中一個(gè)數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)都會(huì)保留下來）。運(yùn)行這段代碼后，輸出結(jié)果如下：

id   name   age
0   1    Tom  20.0
1   2  Jerry  21.0
2   3   Mike   NaN
3   4    NaN  22.0

我們可以看到，將兩個(gè)數(shù)據(jù)框按照id字段結(jié)合起來后，Tom和Jerry的age信息被正確地合并了，而Mike和id為4的數(shù)據(jù)則被保留了下來，但是它們的age信息均為NaN。

以上就是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)框結(jié)合的示例。通過pandas提供的豐富的數(shù)據(jù)框操作方法，我們可以輕松地進(jìn)行各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。希望本文對(duì)您有所幫助。