一、引言
Pandas 是一个开源的 Python 数据分析库，提供了高效的数据操作接口。其中，merge() 函数是 Pandas 中一个非常有用的功能，它能够将两个 DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame。在本篇文章中，我们将详细介绍 merge() 函数的用法和应用场景。
二、基本用法
1. merge() 函数语法
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)注：left 和 right 表示要合并的两个 DataFrame 对象，how 表示合并方式，on 表示连接键，left_on 和 right_on 表示左右 DataFrame 要连接的列名，left_index 和 right_index 表示是否按照索引进行合并，suffixes 表示重叠的列的后缀名等等。
2. merge() 函数用法举例
我们通过以下实例来讲解 merge() 函数的基本用法。
例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
# 使用 merge() 函数进行合并
df_merge = pd.merge(df_left, df_right, on='key')
# 显示合并后的 DataFrame 对象
print(df_merge)结果输出：
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1
2 K2 A2 B2 C2 D2
3 K3 A3 B3 C3 D3这里，我们通过对左侧 DataFrame 对象 df_left 和右侧 DataFrame 对象 df_right 的 key 列进行连接，得到了一个新的 DataFrame 对象 df_merge。
三、合并方式
1. inner
inner（默认情况下）：保留两个表中都存在的键。
例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K4', 'K5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C4', 'C5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D4', 'D5']})
# 使用 merge() 函数进行合并
df_merge_inner = pd.merge(df_left, df_right, on='key')
# 显示内连接后的 DataFrame 对象
print(df_merge_inner)输出结果：
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1由于此时左右 DataFrame 对象的 key 列（‘K2’和‘K3’）并不相同，所以没有在合并后的结果中出现。
2. outer
outer：保留两个表中所有的键。
例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K4', 'K5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C4', 'C5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D4', 'D5']})
# 使用 merge() 函数进行合并
df_merge_outer = pd.merge(df_left, df_right, on='key', how='outer')
# 显示外连接后的 DataFrame 对象
print(df_merge_outer)输出结果：
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1
2 K2 A2 B2 NaN NaN
3 K3 A3 B3 NaN NaN
4 K4 NaN NaN C4 D4
5 K5 NaN NaN C5 D5由于此时左右 DataFrame 对象的 key 列（‘K2’和‘K3’）并不相同，所以在合并后的结果中将会出现缺失值。
3. left
left：以左侧 DataFrame 为基础，保留左侧 DataFrame 中所有的键。
例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K4', 'K5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C4', 'C5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D4', 'D5']})
# 使用 merge() 函数进行合并
df_merge_left = pd.merge(df_left, df_right, on='key', how='left')
# 显示左连接后的 DataFrame 对象
print(df_merge_left)输出结果：
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1
2 K2 A2 B2 NaN NaN
3 K3 A3 B3 NaN NaN由于此时左侧 DataFrame 对象的 key 列中，只有‘K0’和‘K1’与右侧 DataFrame 对象相同，所以在合并后的结果中，‘K2’和‘K3’对应的列为空。
4. right
right：以右侧 DataFrame 为基础，保留右侧 DataFrame 中所有的键。
例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K4', 'K5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C4', 'C5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D4', 'D5']})
# 使用 merge() 函数进行合并
df_merge_right = pd.merge(df_left, df_right, on='key', how='right')
# 显示右连接后的 DataFrame 对象
print(df_merge_right)输出结果：
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1
2 K4 NaN NaN C4 D4
3 K5 NaN NaN C5 D5由于此时右侧 DataFrame 对象的 key 列中，只有‘K0’和‘K1’与左侧 DataFrame 对象相同，所以在合并后的结果中，‘K4’和‘K5’对应的列为空。
四、合并键
在 merge() 函数中，可以通过连接键将两个 DataFrame 对象中的数据进行合并。连接键是指在合并过程中用来唯一标识每个记录或行的一个或多个列。在连接键相同的情况下，merge() 函数将会把相应的列合并成一个。
1. 普通列连接
在默认情况下，merge() 函数会以两个 DataFrame 对象中列名相同的列作为连接键，即进行列连接。例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K4', 'K5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C4', 'C5'],
'D': ['D0', 'D1', 'D4', 'D5']})
# 使用 merge() 函数进行合并
df_merge = pd.merge(df_left, df_right, on='key')
# 显示合并后的 DataFrame 对象
print(df_merge)输出结果：
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D12. 多列连接
当两个 DataFrame 对象中需要连接的列名不同时，可以通过 left_on 和 right_on 参数指定。例如：
import pandas as pd
# 构造左侧 DataFrame 对象
df_left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
# 构造右侧 DataFrame 对象
df_right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
# 使用 merge() 函数进行多列连接
df_merge_mul = pd.merge(df_left, df_right, on=['key1', 'key2'])
# 显示合并后的 DataFrame 对象
print(df_merge_mul)输出结果：
key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 K0 A2 B2 C1 D1
2 K1 K0 A2 B2 C2 D2 
