如何使用python合并两个表格

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据，包括合并两个表格（DataFrame）。pandas提供了一个非常方便的方法`merge()`或`concat()`来进行表的合并。这里我会介绍两种常见的情况：

1. **内连接（Inner Join）**：如果两个表格有共同的键（通常是列名），你可以使用`merge()`函数，示例如下：

import pandas as pd

# 假设我们有两个数据框df1和df2，它们有一个共同的列'matching_column'
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')  # 'how'参数设置为'inner'表示内连接

2. **外连接（Outer Join）**：如果你想保留所有行，即使其中一个表格没有匹配项，可以使用`outer`或`how='left'` or `how='right'`：

# 如果你想保留df1的所有行，即使在df2中找不到匹配项
merged_df_outer_left = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

# 或者保留df2的所有行
merged_df_outer_right = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')

3. **堆叠（Stacking）**：如果你要水平合并两个表格，可以先合并然后用`stack()`：

stacked_df = pd.concat([df1, df2], axis=1).stack()

这只是一个基本的合并过程，实际操作可能会根据你的具体需求进行调整，比如处理缺失值、排序等。