jupyter中merge函数的用法

在 Jupyter 中，可以使用 Pandas 库的 merge 函数将两个或多个 Pandas Dataframe 按照某个或多个关键字进行连接。
merge 函数的用法如下：pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)各参数的含义如下：left：要连接的左侧 Dataframe。right：要连接的右侧 Dataframe。how：指定连接方式，可以是 “inner”（内连接，对两个表中都有的行进行连接）、“outer”（外连接，对两个表中所有的行进行连接）、「left」（左连接，只对左边表中的行进行连接）或「right」（右连接，只对右边表中的行进行连接）。on：如果两个 Dataframe 中要连接的列名称相同，则可以用 on 指定这个列名称作为关键字；如果要连接多个列，则可以传递一个包含列名称的列表。left_on：指定左侧 Dataframe 中要连接的列的名称。如果一列存在于左边也存在于右边但列名不同，则可以用左侧列名替代 on 选项。right_on：指定右侧 Dataframe 中要连接的列的名称。如果一列存在于左边也存在于右边但列名不同，则可以用右侧列名替代 on 选项。left_index：如果为 True，则将左侧 Dataframe 的索引用作其连接键。默认为 False。right_index：如果为 True，则将右侧 Dataframe 的索引用作其连接键。默认为 False。sort：根据连接键按字典顺序对合并数据进行排序。默认为 False。suffixes：指定用于分辨重叠列的后缀元组。默认为 (‘_x’, ‘_y’)。copy：如果是 False，则在某些情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认为 True。indicator：是否添加一个列来显示每条记录是在哪个数据来源中。默认 False。validate：如果指定了值，则验证连接类型以进行操作。可以为 None、“one_to_one”、“one_to_many” 或 “many_to_one”。下面是一个简单的例子，将两个 Pandas Dataframe 按照 “id” 字段进行内连接：import pandas as pd# 创建 left Dataframeleft = pd.Dataframe({'id': [1, 2, 3], 'name': ['张三', '李四', '王五']})# 创建 right Dataframeright = pd.Dataframe({'id': [2, 3, 4], 'gender': ['男', '女', '男']})# 内连接result = pd.merge(left, right, on='id', how='inner')print(result)# 输出结果为：# id name gender# 0 2 李四 男# 1 3 王五 女以上代码中，我们先创建了两个 Dataframe，然后使用 merge 函数将这两个 Dataframe 按照 “id” 列进行内连接。最后输出结果 Dataframe，得到了两个 Dataframe 的交集结果，只保留了左 Dataframe 中 id 为 2 和 3 的记录。

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