pd.merge(df1,df2,on='key1',on='key2',how='left')这个代码对吗？

不对。在这个代码中，使用了两次 `on` 参数，应该改为使用一个列表形式的 `on` 参数，如下所示：

pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'], how='left')

这样可以将 `df1` 和 `df2` 按照 `key1` 和 `key2` 列进行左连接。

相关问题

df2 = df2.merge(df1[["ID", "赛果"]], on="ID", how="left") 报错

当执行df2 = df2.merge(df1[["ID", "赛果"]], on="ID", how="left")时，报错可能有以下几种情况：

1. KeyError: 'ID' - 这个错误表示在df1中找不到名为"ID"的列。请确保df1中存在名为"ID"的列，并且大小写匹配。

2. NameError: name 'df2' is not defined - 这个错误表示在执行merge操作之前，没有定义df2。请确保在执行merge操作之前，已经定义了df2，并且命名正确。

3. TypeError: merge() got an unexpected keyword argument 'on' - 这个错误表示merge函数不支持使用"on"参数进行合并。请检查你使用的pandas版本是否支持该参数，或者尝试使用其他合适的参数进行合并。

4. ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat - 这个错误表示尝试在对象和int64列上进行合并。如果要继续，请使用pd.concat函数进行合并。

请根据具体的报错信息，检查代码中的变量名、列名和参数是否正确，并根据需要进行相应的修改。

pd.merge how 怎么用？

`pd.merge()` 是 Pandas 库中用于合并数据的函数。它可以根据一个或多个键将不同的 DataFrame 对象合并在一起。

函数语法如下：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

参数说明：

- `left`：要合并的左侧 DataFrame。
- `right`：要合并的右侧 DataFrame。
- `how`：合并方式，可选值包括 `inner`（取交集）、`outer`（取并集）、`left`（以左侧 DataFrame 为准）、`right`（以右侧 DataFrame 为准）。
- `on`：要合并的列名，必须同时存在于左右两个 DataFrame 中。
- `left_on`：左侧 DataFrame 中用作合并键的列名。
- `right_on`：右侧 DataFrame 中用作合并键的列名。
- `left_index`：是否使用左侧 DataFrame 的索引作为合并键。
- `right_index`：是否使用右侧 DataFrame 的索引作为合并键。
- `sort`：是否按照合并键进行排序。
- `suffixes`：如果左右 DataFrame 存在相同的列名，用于指定列名后缀的元组。
- `copy`：是否在合并时复制数据。
- `indicator`：是否添加 `_merge` 列，用于指示合并方式。
- `validate`：是否检查合并键是否有效。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个 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]
})

# 根据 key 列进行内连接
df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(df3)

输出结果：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

在这个例子中，我们首先创建了两个 DataFrame，然后使用 `pd.merge()` 函数将它们根据 `key` 列进行内连接。由于 `key` 列中只有 `'B'` 和 `'D'` 这两个值同时存在于两个 DataFrame 中，因此最终合并的结果只包含这两行数据。