dataframe 合并

在 Pandas 中，可以使用 `merge()` 函数将两个或多个 DataFrame 合并为一个。合并的原理是将两个 DataFrame 中的数据按照某个共同的列进行合并。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 合并两个 DataFrame
result = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(result)

输出结果为：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

在上面的例子中，我们使用 `merge()` 函数将 `df1` 和 `df2` 这两个 DataFrame 按照 `key` 这一列进行合并。参数 `on='key'` 表示按照 `key` 这一列进行合并。这样就得到了一个新的 DataFrame `result`。在合并的过程中，Pandas 会自动找到两个 DataFrame 中共同的列，并将这些列的数据组合在一起。