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数据剖析与建模的时分大部分时刻在数据预备上，包含对数据的加载、整理、转化以及重塑。pandas供给了一组高档的、灵敏的、高效的中心函数，能够轻松的将数据规整化。这节首要对pandas兼并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他联系型数据库的或许会对这个办法比较了解。)
1.merge函数的参数一览表
2.创立两个DataFrame
3.pd.merge()办法设置衔接字段。
默许参数how是inner内衔接，并且会依照相同的字段key进行兼并，即等价于on=‘key’。
也能够显现的设置on=‘key’，这儿也引荐这么做。A8站源码交易平台----- 
当两头兼并字段不一起，能够运用left_on和right_on参数设置兼并字段。当然这儿兼并字段都是key所以left_on和right_on参数值都是key。
4.pd.merge()办法设置衔接办法。A8站源码交易平台
首要包含inner（内衔接）、outer（外链接）、left（左衔接）、right（右衔接）。
参数how默许值是inner内衔接，上面的都是选用内衔接，衔接两头都有的值。
当选用outer外衔接时，会取并集，并用NaN填充。
外衔接其实左衔接和右衔接的并集。左衔接是左边DataFrame取悉数数据，右侧DataFrame匹配左边DataFrame。（右衔接right和左衔接相似）
5.pd.merge()办法索引衔接，以及重复列名命名。A8站源码交易平台
pd.merge()办法能够经过设置left_index或许right_index的值为True来运用索引衔接，例如这儿df1运用data1当衔接关键字，而df2运用索引当衔接关键字。
从上面能够发现两个DataFrame中都有key列，merge兼并之后，pandas会主动在后面加上（_x,_y）来区别，咱们也能够经过设置suffixes来设置姓名。
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