使用pd.merge()合并

• 类似 MySQL 中表和表直接的合并
• merge与concat的区别在于，merge需要依据某一共同的行或列来进行合并
• 使用pd.merge()合并时，会自动根据两者相同column名称的那一列，作为key来进行合并
• 每一列元素的顺序不要求一致

1. 一对一合并

df1 = pd.DataFrame({"name":["张三","李四","王五"],"id":[1,2,3],"age":[22,33,44],
})
df2 = pd.DataFrame({"id":[2,3,4],"sex":["男","女","男"],"job":["Saler","CEO","Programer"]
})
display(df1,df2)

	name	id	age
0	张三	1	22
1	李四	2	33
2	王五	3	44

	id	sex	job
0	2	男	Saler
1	3	女	CEO
2	4	男	Programer

# 依据某一共同的列来进行合并
pd.merge(df1,df2)

	name	id	age	sex	job
0	李四	2	33	男	Saler
1	王五	3	44	女	CEO

df1.merge(df2)

	name	id	age	sex	job
0	李四	2	33	男	Saler
1	王五	3	44	女	CEO

2. 多对一合并

df3 = pd.DataFrame({"name":["张三","李四","王五"],"id":[1,2,2],"age":[22,33,44],
})
df4 = pd.DataFrame({"id":[2,3,4],"sex":["男","女","男"],"job":["Saler","CEO","Programer"]
})
display