merge pandas

pandas中的merge()函数用于将两个或多个数据集按照一定的方式合并起来。其基本语法如下：

merged_dataframe = pandas.merge(left_dataframe, right_dataframe, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, suffixes=('_x', '_y'))

其中，参数说明如下：

• left_dataframe：左侧数据集。
• right_dataframe：右侧数据集。
• how：指定合并方式，包括inner（内连接）、outer（外连接）、left（左连接）和right（右连接）。
• on：指定两个数据集之间连接的列名。如果不指定，pandas会自动寻找两个数据集中同名的列进行连接。
• left_on：指定左侧数据集中用于连接的列名。
• right_on：指定右侧数据集中用于连接的列名。
• suffixes：指定当两个数据集中具有相同列名时，在合并后为区分而添加在列名后的后缀名。

举个例子，假设我们有两个数据集df1和df2，其内容如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
    'value': [5, 6, 7, 8]
})

现在我们想要将这两个数据集按照key列进行内连接，可以使用如下语句：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

执行上述语句后，得到的merged_df数据集为：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

其中，value_x列是左侧数据集中的value列，而value_y列是右侧数据集中的value列。