pd.merge(df1, df2)

调用`pd.merge(df1, df2)`函数时，如果没有指定合并的列，默认会根据两个DataFrame中所有列的名称进行匹配合并。这种情况下，函数会查找两个DataFrame中所有列名称相同的列，并将它们的值进行匹配。这种方式可能会导致意外的结果，因为它会处理多个列的匹配和重复的问题。

要避免这种情况，建议明确指定要根据哪些列进行合并。可以通过传递 `on` 参数来指定要根据哪个列进行合并。例如，`pd.merge(df1, df2, on='A')` 将根据 'A' 列的值进行合并。

另外，如果两个DataFrame中没有相同的列名，也可以使用 `left_on` 和 `right_on` 参数来指定左右DataFrame中要进行合并的列。例如，`pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='B')` 将根据 'A' 列和 'B' 列的值进行合并。

总之，为了避免不必要的问题，请明确指定要根据哪些列进行合并，以确保获取预期的结果。

相关问题

df3 = pd.merge(df1, df2)

`df3 = pd.merge(df1, df2)`是使用pandas库中的merge函数将两个DataFrame对象df1和df2进行合并的操作。merge函数根据指定的列或索引将两个DataFrame对象进行连接，并返回一个新的DataFrame对象df3。

下面是一个示例，演示了如何使用merge函数将两个DataFrame对象进行合并：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge函数将df1和df2进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 打印合并后的DataFrame对象df3
print(df3)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在上述示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，然后使用merge函数将它们按照列'A'进行合并。合并后的结果存储在新的DataFrame对象df3中，包含了列'A'、'B'和'C'的数据。

pd.merge(df1, df2)返回结果是什么

pd.merge(df1, df2)返回的结果是两个DataFrame表的连接结果，具体取决于使用的连接方式（how参数）。在这个例子中，默认使用的是内连接（how='inner'），即只保留两个表中连接键相同的行。因此，返回的结果是一个新的DataFrame表，其中包含连接键（a列）相同的行，并且会将两个表中的其他列合并在一起。