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2024年1月14日发(作者：android json)
pandas merge语法
Pandas是一个非常强大的Python数据分析库，提供了许多数据处理和分析的函数，其中merge函数是其中一个非常常用的函数。merge函数可以将两个DataFrame按照指定的列进行合并，合并后的DataFrame包含了原始两个DataFrame的所有行和列。
merge函数的语法如下：
(left, right, how='inner', on=None,
left_on=None, right_on=None, left_index=False,
right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'),
copy=True, indicator=False)
其中，left和right参数是要合并的两个DataFrame；how参数指定合并方式，包括inner、outer、left、right四种方式；on参数指定要合并的列名；left_on和right_on参数分别指定左右DataFrame中要进行合并的列；left_index和right_index参数分别指定左右DataFrame中是否以索引列进行合并；sort参数指定是否对合并结果按照指定列进行排序；suffixes参数指定合并后的列名后缀；copy参数指定是否复制数据；indicator参数指定是否在合并结果中加入一个特殊的列，用来表示合并后的记录来自哪个DataFrame。
例如，下面的代码演示了如何按照指定的列进行合并：
import pandas as pd
df1 = ame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value':
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[1, 2, 3, 4]})
df2 = ame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value':
[5, 6, 7, 8]})
merged_df = (df1, df2, on='key')
print(merged_df)
运行结果如下：
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
上面的代码中，我们定义了两个DataFrame，分别包含了key和value两列。然后使用merge函数将两个DataFrame按照key列进行合并，合并后的结果中包含了key、value_x、value_y三列，其中value_x和value_y分别表示原始的两个DataFrame中的value列。
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