数据分析现在很受欢迎，学习用python处理数据，摆脱了繁琐的工作。 本文详细论述了数据分析中常用函数的merge函数。
文章目录1、merge函数参数详细信息2、merge函数简单实例12个数据框2用不同的方法连接两个数据框3，merge函数详细实例12个数据框2用不同的方法连接两个数据框
一. merge函数参数细节
pd.merge函数以某种方式将两个数据框连接在一起。 如果你觉得光靠语法很无聊，请先看看第二部分的实例。
PD.merge(left，right，how='inner '，on=None，left_on=None，right_on=None，left_index=False，right )
参数详细信息：
左：拼接左侧的数据框。
right :拼接右侧的数据框。
how :如何连接左右两个数据框。 您可以选择“左”、“右”、“外”和“内”。 默认值为inner。
选中：用于左右合并的数据框具有公用列名，并为每列合并两个数据框。
连接left_on个数据框时，左侧的数据框对应于连接关键字(也可以是列表)。
当连接right_on个数据框时，右边的数据框对应于连接关键字(也可以是列表)。
left _ index :如果为true，则使用左侧数据框中的索引合并两个数据框。
right _ index :如果为true，请按右边数据框中的索引合并两个数据框。
sort :按字典顺序按合并键对结果数据框排序。
suffixes :为左侧和右侧数据框中的重复列名称定义后缀。 缺省加() x、) y )。
二、merge函数的简单例子
12个数据框1.第一个数据框中存放了四位同学的数学成绩
importpandasaspddate1=PD.data frame ({ ' name ' : (' Xie '，' li '，' wang '，' chen'] )，' math'3360，)
具体数据格式如下。
2.第二个数据框中存放了四位同学的英语成绩
date2=PD.data frame ({ ' name ' : [ ' Xie '，' li '，' fan '，' sun']，' English ' 3360 [ 94，83，89，33 ] )
222个数据框1. 以默认的方式连接两个数据框
PD.merge(date1，date2 )。
如果未指定合并键，则默认情况下两个数据框中的列都将用作合并键。 默认情况下，连接方法how为inne (保留两个数据框中都包含信息的列)。
2. how为left
PD.merge(date1，date2，how='left ' ) )。
根据左侧数据框中的合并键，根据右侧数据框中的信息进行合并。 如果未指定连接密钥，则默认情况下使用同名的列作为匹配密钥。
3. how为right
PD.merge(date1，date2，how='right ' ) )。
与left类似，但相对于右侧数据框中的连接密钥。
4. how为outer
PD.merge(date1，date2，how='outer ' )
取连接键的并集，保存所有信息。
5. 以index做为连接键
PD.merge(date1，date2，how='inner '，left_index=True，right_index=True ) ) ) ) ) ) )。
您可以使用默认索引进行连接，也可以在创建数据框时自己指定索引。 如果两个数据框除了合并键之外还具有相同的列名，则默认情况下左侧数据框中的相同列名后跟_x，右侧数据框中的相同列名后跟_y。 请参阅上图中的name_x和name_y。
三.合并
函数进阶实例1 两个数据框
1.第一个数据框中存放了四位同学的姓名、年龄和成绩。
具体数据格式如下：
2.第二个数据框中存放了四位同学的姓名、年龄和成绩。
具体数据格式如下：
由于两个数据框中没有相同列名，所以不指定连接关键字时会报错。
1.以左连接的方式连接两个数据框
得到结果如下：
2.指定两列为连接键
得到结果如下：
3.用sort对连接键值进行排序
得到结果如下：
按连接键的顺序对数据框进行排序。
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