merge数据集合并

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https://blog.csdn.net/zhouwenyuan1015/article/details/77334889

merge: 合并数据集， 通过left， right确定连接字段，默认是两个数据集相同的字段 
参数 说明 
left 参与合并的左侧DataFrame 
right 参与合并的右侧DataFrame 
how 连接方式：‘inner’（默认）；还有，‘outer’、‘left’、‘right’ 
on 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键 
left_on 左侧DataFarme中用作连接键的列 
right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列 
left_index 将左侧的行索引用作其连接键 
right_index 将右侧的行索引用作其连接键 
sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能 
suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x’,‘_y’）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data’，则结果中就会出现‘data_x’，‘data_y’ 
copy 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是赋值 
 

python代码如下

import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','catherine','sally'],
                  'age':[25,28,39,35]})
df2=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally'],
                  'score':[70,60,90]})
print(df1);print(df2)
t = pd.merge(df1, df2) # on用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，
t1 = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='name') # 默认：inner 内连接，取交集
t2 = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='name') # outer 外连接，取并集，并用nan填充
t3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='name') # left 左连接， 左侧取全部，右侧取部分
t4 = pd.merge(df1, df2, how='right', on='name') # right 右连接， 右侧取全部，左侧取部分
print(t);print(t1);print(t2)
print(t3)
print(t4)