pandas.merge

pandas.merge是pandas库中用于合并数据集的函数。它可以根据指定的列将两个数据集进行合并，并根据指定的合并方式进行操作。在引用\[1\]和引用\[2\]中的示例中，使用了'inner'方式进行merge，即只保留两个数据集中userid列相同的行，并将其他列进行合并。在引用\[1\]的示例中，合并后的结果包含了所有匹配的行，而在引用\[2\]的示例中，只保留了userid为'a'和'c'的行。\[1\]\[2\]在数据分析和建模过程中，数据准备是非常重要的一步，而pandas的merge函数提供了一种方便、灵活和高效的方法来对数据进行合并和重塑。这个函数类似于SQL中的合并操作，可以帮助我们更好地处理和分析数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pandas教程 | Pandas Merge数据合并图文详解](https://blog.csdn.net/qq_39949963/article/details/103939657)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[Python3]pandas.merge用法详解](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/84725199)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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