在Python中,我们可以使用pandas
库的merge()
函数来合并两个表。
merge()
函数的语法为:pandas.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)
其中,left
和right
参数是要合并的两个表,how
参数指定了合并方式,on
参数指定了要合并的列名,left_on
和right_on
参数分别指定了左右两个表要合并的列名,left_index
和right_index
参数分别指定了左右两个表是否使用索引作为合并的键。
下面是一个示例,假设我们有两个表df1
和df2
:
import pandas as pd
# 创建示例表 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'age': [20, 25, 30]})
# 使用 merge() 函数合并两个表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner')
print(merged_df)
输出结果为:
id name age
0 1 Alice 20
1 2 Bob 25
在上述示例中,我们使用merge()
函数将df1
和df2
两个表按照id
列进行合并,合并的方式为内连接(inner
)。最终得到的合并结果为包含了id
、name
和age
三列的新表merged_df
。
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