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锋哥原创的Pandas2 Python数据处理与分析 视频教程：  

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pd.merge()：数据库风格合并

**核心功能**：基于列值（类似 SQL JOIN）合并数据，支持多种连接方式。 适用场景：关联不同数据表的公共字段（如用户 ID、订单号）。

语法：

pd.merge(left,                 # 左侧 DataFrameright,                # 右侧 DataFramehow='inner',          # 合并方式：'inner', 'outer', 'left', 'right'on=None,              # 用于合并的列名（需在两个 DataFrame 中存在）left_on=None,         # 左侧 DataFrame 中作为键的列right_on=None,        # 右侧 DataFrame 中作为键的列left_index=False,     # 是否用左侧索引作为合并键right_index=False,    # 是否用右侧索引作为合并键suffixes=('_x', '_y') # 列名冲突时的后缀
)

参数详解

• left/right: 左表和右表（必填）。

• on: 连接的列名（若未指定，自动查找同名列）。

• how: 连接方式，可选 inner（默认）、left、right、outer。

• suffixes: 列名冲突时的后缀（默认 ('_x', '_y')）。

• validate: 验证合并关系，如 'one_to_one'、'one_to_many'。

常用场景示例

1，基本合并（基于共同列）

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3],'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
})df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4],'age': [25, 30, 28]
})# 按 'id' 列合并（默认 inner join）
result = pd.merge(df1, df2, on='id')

2，指定合并方式（how 参数）

左连接（保留左侧所有行）：

result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')

输出（左侧 id=1 的 age 为 NaN）：

外连接（保留所有行）：

result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')

输出（id=1 和 id=4 的缺失值填充 NaN）：

3，合并键列名不同（left_on 和 right_on）

df3 = pd.DataFrame({'user_id': [2, 3, 4],'score': [90, 85, 88]
})# 合并 df1 的 'id' 和 df3 的 'user_id'
result = pd.merge(df1, df3, left_on='id', right_on='user_id')

4，处理列名冲突（suffixes 参数）

当两个 DataFrame 有相同列名（非合并键）时，自动添加后缀：

df4 = pd.DataFrame({'id': [2, 3],'name': ['Bob', 'Charlie'],'department': ['HR', 'Tech']
})result = pd.merge(df1, df4, on='id', suffixes=('_old', '_new'))

输出（name 列被区分为 name_old 和 name_new）：

5，多键合并

指定多个列作为合并键：

df5 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 2],'year': [2022, 2023, 2023],'sales': [100, 200, 150]
})df6 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 2],'year': [2022, 2023, 2023],'profit': [20, 40, 30]
})result = pd.merge(df5, df6, on=['id', 'year'])

输出（按 id 和 year 共同匹配）：