python如何按照两个字段进行匹配，并将同时满足两个相同字段的所有信息合并到新表中

可以使用Python的pandas库来实现按照两个字段进行匹配，并将同时满足两个相同字段的所有信息合并到新表中。

假设我们有两个表A和B，其中都有两个字段A1和A2，我们要按照这两个字段进行匹配，将同时满足这两个字段相同的所有信息合并到一个新表中。

首先，我们可以使用pandas的merge函数来实现两个表的合并：

import pandas as pd

# 读取表A和表B
df_A = pd.read_csv('table_A.csv')
df_B = pd.read_csv('table_B.csv')

# 按照A1和A2两个字段进行匹配，并将匹配结果保存到新表中
df_new = pd.merge(df_A, df_B, on=['A1', 'A2'])

其中，merge函数的参数on指定了按照哪些字段进行匹配。这里我们指定了A1和A2两个字段进行匹配。

执行完上述代码后，df_new就是合并后的新表，其中包含了同时满足A1和A2相同的所有信息。

如果两个表中的字段名不同，也可以使用merge函数的left_on和right_on参数来指定左右两个表中的匹配字段名。

import pandas as pd

# 读取表A和表B
df_A = pd.read_csv('table_A.csv')
df_B = pd.read_csv('table_B.csv')

# 按照A1和A2两个字段进行匹配，并将匹配结果保存到新表中
df_new = pd.merge(df_A, df_B, left_on='A1', right_on='B1')
df_new = df_new[df_new['A2'] == df_new['B2']]

其中，第一行代码指定了左表中的匹配字段名为A1，右表中的匹配字段名为B1；第二行代码则使用了df_new的筛选功能，只保留A2和B2相等的行。

希望这个回答能够解决你的问题！