python实现dataframe按特定列合并表

要按特定列合并表，可以使用 pandas 库的 merge() 函数。

假设我们有两个 DataFrame，一个是 orders，另一个是 customers，orders 中包含了订单信息，customers 中包含了顾客信息。我们可以按照顾客 ID 将这两个表合并在一起，得到一个包含了订单和顾客信息的新表。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 orders 表
orders = pd.DataFrame({
    'order_id': [1, 2, 3, 4],
    'customer_id': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'order_date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
    'amount': [100, 200, 300, 400]
})

# 创建 customers 表
customers = pd.DataFrame({
    'customer_id': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 按照顾客 ID 将两个表合并
result = pd.merge(orders, customers, on='customer_id')

print(result)

输出结果如下：

   order_id customer_id  order_date  amount     name  age gender
0         1           A  2022-01-01     100    Alice   25      F
1         2           B  2022-01-02     200      Bob   30      M
2         3           C  2022-01-03     300  Charlie   35      M
3         4           D  2022-01-04     400    David   40      M

在 merge() 函数中，我们指定了 on='customer_id'，表示按照 customer_id 列进行合并。如果两个表中的列名不同，可以使用 left_on 和 right_on 参数指定左右两个表中的列名。另外，merge() 函数还支持不同的合并方式，如 inner、outer、left 和 right，可以根据实际需要进行选择。