pd.merge() 函数的用法

`pd.merge()` 是 Pandas 库中用于合并数据的函数。它可以基于一个或多个公共列将两个 DataFrame 对象进行合并。合并操作可以类比于关系型数据库中的 JOIN 操作。

`pd.merge()` 函数的基本语法如下：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False)

参数说明：
- `left` 和 `right`：要合并的左右 DataFrame 对象。
- `how`：合并方式，可选值为 'inner'（默认）、'outer'、'left'、'right'。
- `on`：指定要基于哪个列进行合并，如果 left 和 right 中的列名相同，可以直接指定这个参数。
- `left_on` 和 `right_on`：如果左右 DataFrame 对象需要基于不同的列进行合并，则分别指定这两个参数。
- `left_index` 和 `right_index`：如果需要基于索引进行合并，则将对应参数设置为 True。
- `sort`：是否按照合并列的字典顺序对结果进行排序，默认为 False。

例如，以下代码演示了使用 `pd.merge()` 函数进行内连接的操作：

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
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]})

# 使用 pd.merge() 进行内连接
merged_inner = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(merged_inner)

输出结果为：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

以上代码中，`pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')` 表示对 `df1` 和 `df2` 进行内连接，即基于 'key' 列合并两个 DataFrame，只保留两个 DataFrame 中 'key' 列取值的交集，并将结果存储在 `merged_inner` 变量中。