df=pd.merge(dflw,data,left_on = "FU",right_on="fu",how="left")

这行代码使用了 Pandas 库中的 `merge` 函数，将两个数据集 `dflw` 和 `data` 根据左侧数据集的 "FU" 列和右侧数据集的 "fu" 列进行了连接。连接方式为左连接（`how="left"`），也就是以左侧数据集为基础，右侧数据集中有匹配的行就将其加入左侧数据集的相应行中，没有匹配的则用 NaN 填充。最终得到一个新的数据集。

相关问题

mt_df = pd.merge(mt_df, third_df, left_on='门店id', right_on='三方id', how='left')

这段代码是通过使用`pd.merge`函数将`mt_df`和`third_df`两个DataFrame按照指定的列进行合并操作。具体来说，它使用了左连接(`how='left'`)的方式，以`mt_df`的'门店id'列和`third_df`的'三方id'列作为连接键。合并后的结果将赋值给`mt_df`。

请注意，由于我是一个文本AI模型，无法直接运行代码。因此，我只能解释代码的含义和作用，请确保在实际运行代码前进行适当的检查和测试。

# result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier')怎么控制表链接后的查询结果中字段？如何写？

在使用 pd.merge() 合并两个 DataFrame 时，可以通过设置参数来控制查询结果中的字段。

- left_on 和 right_on 参数：指定左右两个 DataFrame 中用于连接的列名。在结果中，这些列将会被保留，但它们的列名会变成 left_on 或 right_on 参数中指定的名称。
- suffixes 参数：指定在两个 DataFrame 中存在同名列时，为它们添加的后缀。默认情况下，左 DataFrame 的同名列不添加后缀，右 DataFrame 的同名列添加 '_y' 后缀。
- usecols 参数：指定要在结果中包含哪些列。可以传入一个列表，包含需要的列名。

下面是一个示例代码，演示如何使用这些参数来控制查询结果中的字段。

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 执行左连接操作，只保留 key 和 A 列
result_df = pd.merge(df1[['key', 'A']], df2, how='left', on='key', suffixes=('_df1', '_df2'))

# 打印结果
print(result_df)

运行结果如下：

  key   A   C   D
0  K0  A0  C0  D0
1  K1  A1  C1  D1
2  K2  A2  C2  D2
3  K3  A3  C3  D3

在上面的代码中，我们首先将 df1 和 df2 两个 DataFrame 进行左连接操作，连接键是 'key' 列。然后通过设置左 DataFrame 的列名为 ['key', 'A']，右 DataFrame 的列名为 ['C', 'D']，从而只保留了这些列。suffixes 参数指定在两个 DataFrame 中存在同名列时，为它们添加的后缀。最后得到的结果 DataFrame 只包含了 key、A、C 和 D 四列。