Pandas中如何使用pd.merge()函数进行数据集合并？

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在前面+这一节非常关键，因为Pandas中的数据合并，最常用的方法就是+和merge。如果大家熟悉数据库的术语，那么可能会觉得+不太容易理解，因为它的使用和数据库的合并操作几近完全一致。

写在前面

这一节非常的重要，因为Pandas中的数据集合并，最常用的方法就是 merge, 如果大家对数据库熟悉的话，那么会觉得 merge 非常容易理解，因为这个的使用和数据库的合并几乎完全一样。稍微有一点点难点的，应该就是对合并方式的理解，即：inner、outer、left、right 这四种合并方式的理解，下面我们来一起看 pd.merge()的使用方法吧；

pd.merge()的使用方法

语法格式：

pd.merge(left, right, how = ‘inner’, on = None, left_on = None, right_on = None, left_index = False, right_index = False, sort = True, suffixes = (‘_x’,’_y’), copy = True, indicator = False, validate = None)

参数 解释 left、right 需要连接的两个DataFrame或Series，一左一右 。重要参数！ how 两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或right 。重要参数！ on 作为连接键的字段，当左右两个表的列名相同时使用。如果不相同，需要用left_on和right_on来分别指定。重要参数！ left_on 左表的连接键字段 。 重要参数！ right_on 右表的连接键字段。