Python|合并数据不用怕，merge函数帮你想办法！
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大家好 ， 上篇文章咱们说到了concat合并数据的方法 ， 今天咱们就来说一下 ， 另外一种合并数据的方法怎么用！
1.merge合并数据的方法：
格式如下：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame()
df2 = pd.DataFrame()
m=df1.merge(df2 left_on='' right_on='')
2.merge参数介绍：
①df2：需要合并数值的datafram；
②left_on：第一个datafram所代表的索引列名；right_on：第二个datafram所代表的索引列名 。
举例：
如下有两个datafram ， 他们分别组成了两张表 ， 第一张表是这样的：
df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo' 'bar' 'baz' 'foo'
'value': [1 2 3 5
)
我们再创建第二张表：
df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo' 'bar' 'baz' 'foo'
'value': [5 6 7 8
)
创建完成后 ， 我们通过merge将两个表合并 ， 合并的方法如下；由于left_on和right_on填写的是索引列名 ， 因此我们设置如下 ， 最后合并的结果如下 ， 我们会发现它是通过纵向合并的：
m=df1.merge(df2 left_on='lkey' right_on='rkey')
③left_index：使用左侧 DataFrame 中的索引作为连接键 ， 默认值为FALSE
④right_index：使用右侧 DataFrame 中的索引作为连接键 ， 默认值为FALSE
⑤how:合并的方式 ， 有以下几种：
lleft：left：仅使用左帧中的键 ， 类似于 SQL 左外连接；保留密钥顺序 。
lright：仅使用右框架中的键 ， 类似于 SQL 右外连接；保留密钥顺序 。
louter：使用来自两个帧的键并集 ， 类似于 SQL 完全外部联接；按字典顺序对键进行排序 。
linner：使用来自两个帧的键的交集 ， 类似于 SQL 内部连接；保留左键的顺序 。
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