pd.merge可以多列吗

是的，`pd.merge()`函数可以根据多列进行合并。你可以将多个列名作为列表传递给`on`参数。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'key2': ['W', 'X', 'Y', 'Z'], 'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'key2': ['W', 'X', 'Z', 'Y'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})

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

print(merged_df)

输出：

  key1 key2  value1  value2
0    A    W       1       5
1    B    X       2       6
2    C    Y       3       8
3    D    Z       4       7

在本例中，我们使用`on=['key1', 'key2']`将两个数据帧按照`key1`和`key2`列进行合并。

相关问题

pd.merge on 多列

在pandas库中，`merge()`函数用于合并两个数据框，如果想要根据多列来进行合并，你需要指定多个键（key或on参数）。当你指定了多个键时，`merge()`会按这些键的组合来匹配行，找到匹配的数据并合并它们。

例如，假设你有两个数据框`df1`和`df2`，它们都有`ID`、`Name`和`Date`这几列，你想依据`ID`和`Name`这两个列来合并，即使日期不同也可以合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['ID', 'Name'])

`how='inner'`表示默认的内连接，只保留两边数据框在所有指定键上都存在的行。如果你想做外连接（包括所有的行，不管是否在另一个数据框中有匹配），可以改用`how='outer'`。

另外，如果希望在某些列上使用精确匹配，在其他列上使用模糊匹配，你可以混合使用`left_on`、`right_on`、`left_index`、`right_index`等参数。

pd.merge对多列合并

对于多列合并，可以使用pd.merge函数的left_on和right_on参数来指定多个列名。例如，如果要合并两个数据集r1和r2，并且需要根据列columnname1和columnname2进行合并，可以使用以下代码:

import pandas as pd

# 读取数据
r1 = pd.read_csv("test1.csv", encoding='gbk') # 文件1
r2 = pd.read_csv("test2.csv", encoding='gbk') # 文件2

# 数据合并
all_data_st = pd.merge(r1, r2, how='inner', left_on=['columnname1', 'columnname2'], right_on=['columnname1', 'columnname2'])

# 导出结果数据
all_data_st.to_csv("out.csv", index=False, encoding='gbk')

这样，两个数据集将根据columnname1和columnname2的值进行合并，并生成合并后的结果数据。