merge pandas

要合并 Pandas 数据帧（DataFrame），你可以使用 `pd.merge()` 函数。这个函数可以根据一个或多个键将两个数据帧连接起来。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2']})

# 使用 key 列合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

这个示例中，我们使用 `pd.merge()` 函数将 `df1` 和 `df2` 根据 `key` 列合并起来。结果是一个新的数据帧 `merged_df`，它包含了合并后的数据。

你还可以指定不同的合并方式，比如内连接（inner join）、左连接（left join）、右连接（right join）和外连接（outer join）。要了解更多关于 Pandas 数据合并的详细信息，请参考官方文档：[Merge, join, and concatenate](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html)。