pd.merge参数用法

`pd.merge()` 是 pandas 中用于合并数据集的函数，它的主要参数如下：

- `left`：要合并的左侧 DataFrame。
- `right`：要合并的右侧 DataFrame。
- `how`：合并方式，可选参数包括 `inner`（内连接）、`outer`（外连接）、`left`（左连接）和 `right`（右连接），默认为 `inner`。
- `on`：用于连接的列名或列名列表，必须存在于左侧和右侧 DataFrame 中。
- `left_on`：用于连接的左侧 DataFrame 的列名或列名列表。
- `right_on`：用于连接的右侧 DataFrame 的列名或列名列表。
- `suffixes`：用于区分重叠列名的后缀元组，默认为 `('_x', '_y')`。
- `indicator`：是否在结果中添加表示合并方式的列，默认为 False。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
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]})

# 内连接
df_inner = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(df_inner)

# 左连接
df_left = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(df_left)

# 右连接
df_right = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(df_right)

# 外连接
df_outer = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(df_outer)

输出结果：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6
    key  value_x  value_y
0    A        1      NaN
1    B        2      5.0
2    C        3      NaN
3    D        4      6.0
    key  value_x  value_y
0    B      2.0        5
1    D      4.0        6
2    E      NaN        7
3    F      NaN        8
  key  value_x  value_y
0   A      1.0      NaN
1   B      2.0      5.0
2   C      3.0      NaN
3   D      4.0      6.0
4   E      NaN      7.0
5   F      NaN      8.0