(python merge) 详解pandas.merge()（合并数据框）函数使用方法
pandas.merge()函数是一个非常有用的函数，它用于与SQL类似的合并（即连接）操作。这个功能主要被用来合并两个不同的数据框。
以下是如何使用pandas.merge()的简单步骤:
首先，你需要导入pandas库:
import pandas as pd创建两个数据表:
df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({
'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])这将创建两个数据框，数据框1和数据框2，每个数据框都有A、B、C、D四列。
然后我们可以用pandas.merge()函数将这两个表合并:
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')这将产生一个新的数据框df3，这个数据框将df1和df2进行合并。参数’how’表示合并类型，当设置为’outer’时，函数将返回所有记录。
‘outer’是默认的合并方式，还有其他的合并方式:
- ‘inner’：只使用键的交集（结果表中的键是输入表的交集）；
- ‘outer’：使用键的并集（结果表中的键是输入表的并集）；
- ‘left’：只使用左表中的键；
- ‘right’：只使用右表的键。
你也可以指定合并的键.例如:
df3 = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')这将根据’A’列合并两个数据框。
这就是使用pandas.merge()函数的基本方法。它是一个非常强大的函数，可以处理各种类型的合并需求。
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