import pandas as pd #读取初始文件 food_prices = pd.read_csv('file/food_prices.csv') #读取汇率文件 parities = pd.read_csv('file/parities.csv') #提取劳动力数据[国家名称，商品名称，单位，月，年，价格] food_labor_1 = food_prices[['adm0_name','cm_name','um_name','mp_month','mp_year','mp_price']] food_labor_2 = food_labor_1[food_labor_1['cm_name'].isin(['Wage (qualified labour)','Wage (non-qualified labour, non-agricultural)','Wage (non-qualified labour)'])] print(food_labor_2) 我想让food_labor_2和parities根据列名'adm0_name'合并，并保留food_labor_2的全部数据，parities的某些数据可以不保留

你可以使用 pandas 的 merge() 函数来合并两个 DataFrame，并根据列名 'adm0_name' 进行合并。为了保留 food_labor_2 的全部数据，你可以使用 merge() 函数的 how 参数设置为 'left'。以下是示例代码：

merged_data = pd.merge(food_labor_2, parities[['adm0_name', 'column_name_to_keep']], on='adm0_name', how='left')
print(merged_data)

在代码中，你需要将 'column_name_to_keep' 替换为 parities 中你想要保留的列名。这样，merged_data 将会是一个合并后的 DataFrame，其中包含 food_labor_2 的全部数据，以及根据 'adm0_name' 列合并后的 parities 的部分数据。