１
a1 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 2, 2, 2, 6, 7, 8, 10], 'b': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'c': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] }) a2 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 11], 'b': ['w', 'e', '2對應的出現3次', 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'c': ['d', 'g', '2對應的出現3次', 4, 5, 6, 7, 8, 9] }) a3 = pd.merge( left = a1, right = a2, on = ['a'], how = 'left') print(a3) # a b_x c_x b_y c_y # 0 1 1 1 w d # 1 1 1 1 e g # 2 1 2 2 w d # 3 1 2 2 e g # 4 2 3 3 2對應的出現3次 2對應的出現3次 # 5 2 4 4 2對應的出現3次 2對應的出現3次 # 6 2 5 5 2對應的出現3次 2對應的出現3次 # 7 6 6 6 6 6 # 8 7 7 7 7 7 # 9 8 8 8 8 8 # 10 10 9 9 NaN NaN
用於融合的函數
https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82707492
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)
融合原則 ：若不指定左右，則必須是key中相同的值才可以融合（左右指的是要融合的數組不是key）
若指定了左右，則指定的一列必須有，另一列繼續融合，出現兩個及以上相同的不會丟失。若兩邊都有相同的，則最終個數是按乘法算。比如當按左邊融合時，最終的個數不一定是左邊的id個數，應該是每個id對應數量乘積之和
若指定的是outer，則是最大限度的融合，實際上是左融合和右融合的並集
若指定的是inner，則是最小限度的融合，實際上是左融合和右融合的交集
注意：how的參數必須是 left和right
２ merge()做兩個表的融合時，注意融合后表的index始終是按照左邊的表格算的，當想要融合后的表格按照某個表的融合列排序時，就要將該表放在左邊,與how是left或right無關.
3 left和right后面的表格不加''，否則就成字符串了，會報錯：ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'str'>