开发者学堂课程【Python 数据分析库 Pandas 快速入门：按索引合并pd.merge】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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按索引合并 pd.merge
内容简介:
一.介绍实现合并
二.怎样进行合并
一.介绍实现合并
按索引拼 接 pd.merge 实现合并
pd.mergeleft.right.how-inneryonsNone.lefton-None,
right_on=None.,left index-False ightindex=False, sort=True,suffixes=('_x','_y), copy=True,indicator=False,vaidate=None)
可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自
left:ADataFrame obiect
right:Anoter DatafFrame obiect
on : Columns (names) to join on. Must betound in both the left and right DataFrame objects.
o let_on=None, right_on=None
:指定左右键
二.怎么进行合并
①按方向进行合并主要合并 left 和 right，主要用 how 默认用 inner 连接 还有一个必须要填的参数就是 on，索引进行拼接，先把左表右表准备好，pd.merge 合并，左表就是0.1.2 右表就是列A B ，key1 key2.right，我们就要对两个表进行合并，默认 pd.merge 的形式，把左表填进来，右表填进来，how 默认是 inner，按 key1 key2 字段进行合并。
②按索引合并内连接怎么进行合并表的，写好之后会进行一个内连接的操作，可以看见 key1 key2 当我们进行内连接时，就会保留内连接的键，不共有的键就没有合并在一起，最终的结果就是 key1 key0 都有了，然后 ABCD 四个字段，共有的键保留 不共有的删除。
左连接就是 result＝pd.merge（left，right，how＝left，on＝key，key2）坐表有 key0key1key2 最终结果就是 key1key0已经 key2key1.
右表主要是配合左表，坐连接将 how 改成 left，
右连接就可以跟左连接类比，既然左连接就是将左表的指定的键全部保留，那右连接就是将右表中的 key1key2 保留下来，所以最终的结果就是 k0k0，k1k0 所以遇到 AB 字段填的就是 NaN，
最后说一下外连接，相当于把左连接和右连接保留进来，当我们把 how 改成 outer 的时候，只要存在的这两个键，我们最终的结果都有，像左表 k0k1，实际用的时候内连接是最多的。
