pandas合并两张表

使用pandas的merge函数可以将两张表按照指定的键（key）合并。下面是一个示例：

假设有两张表，一张是sales表，包含销售数据，另一张是customers表，包含客户信息。这两张表可以通过客户ID进行合并。

首先，读入两张表：

import pandas as pd

# 读入sales表
sales = pd.read_csv('sales.csv')

# 读入customers表
customers = pd.read_csv('customers.csv')

接着，使用merge函数进行合并：

# 按照客户ID合并
merged = pd.merge(sales, customers, on='customer_id')

在这个例子中，我们指定了键为'customer_id'，即按照客户ID进行合并。

合并后的结果会生成一个新的DataFrame对象merged，包含了两张表的所有列和行。如果两张表有相同列名，merge函数会自动为其添加后缀，例如在这个例子中，sales表和customers表都有一个'name'列，合并后的结果中会有'name_x'和'name_y'两列。

merge函数还有其他参数可以用来控制合并的方式，例如：

- how参数：控制合并的方式，可以取值为'left', 'right', 'inner', 'outer'，默认为'inner'，即内连接。
- left_on和right_on参数：指定左表和右表的键，可以是不同的列名。
- suffixes参数：指定重复列名的后缀。

详细的参数说明可以参考pandas文档。