pandas megre

在pandas中，merge函数用于合并两个DataFrame。首先，创建两个DataFrame：

df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})

基于指定列进行连接，可以使用merge函数并指定on参数为连接的列名：

df3 = pd.merge(df1,df2,on='name')

内连接（inner）是merge合并的默认情况，它只保留两个DataFrame中键的交集。使用merge函数并指定how参数为'inner'即可实现内连接：

df3 = pd.merge(df1,df2,how='inner')

左连接（left）是以第一个DataFrame为主进行连接，第二个DataFrame作为补充。使用merge函数并指定how参数为'left'即可实现左连接：

df3 = pd.merge(df1,df2,how='left')

右连接（right）是以第二个DataFrame为主进行连接，第一个DataFrame作为补充。使用merge函数并指定how参数为'right'即可实现右连接：

df3 = pd.merge(df1,df2,how='right')

外连接（outer）相当于求两个DataFrame的并集。使用merge函数并指定how参数为'outer'即可实现外连接：

df3 = pd.merge(df1,df2,how='outer')

通过使用不同的how参数，你可以根据自己的需求选择合适的连接方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas的merge方法详解](https://blog.csdn.net/trayvontang/article/details/103787648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas数据表合并](https://blog.csdn.net/baidu_41797613/article/details/120316920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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