pd.merge多条件合并并集

可以使用 pd.merge() 函数来进行多条件合并并集。例如，假设有两个数据框 df1 和 df2，它们都有两个列 A 和 B，我们可以使用以下代码进行多条件合并并集：

pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer')

其中，on 参数指定了要合并的列，how 参数指定了合并方式为并集。

相关问题

pd.merge多条件合并并集，但列名称不一致

可以使用参数 left_on 和 right_on 来指定左右两个 DataFrame 中用于合并的列名，例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})

merged = pd.merge(df1, df2, left_on='key', right_on='key', how='outer')

这里使用了参数 how='outer' 来指定合并方式为并集，left_on 和 right_on 分别指定了左右两个 DataFrame 中用于合并的列名。

pd.merge多条件合并并集，但列名称不一致的合并为同一列

可以使用参数left_on和right_on指定左右两个DataFrame中用于合并的列名，然后使用参数suffixes指定在列名冲突时添加的后缀，最后使用参数how指定合并方式为outer即可。具体代码如下：

pd.merge(df1, df2, left_on=['key1', 'key2'], right_on=['key3', 'key4'], suffixes=('_left', '_right'), how='outer')