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写在前面
这一节非常的重要，因为Pandas中的数据集合并，最常用的方法就是 merge, 如果大家对数据库熟悉的话，那么会觉得 merge 非常容易理解，因为这个的使用和数据库的合并几乎完全一样。稍微有一点点难点的，应该就是对合并方式的理解，即：inner、outer、left、right 这四种合并方式的理解，下面我们来一起看 pd.merge()的使用方法吧；
pd.merge()的使用方法
语法格式：
pd.merge(left, right, how = ‘inner’, on = None, left_on = None, right_on = None, left_index = False, right_index = False, sort = True, suffixes = (‘_x’,’_y’), copy = True, indicator = False, validate = None)
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| left、right | 需要连接的两个DataFrame或Series，一左一右 。重要参数！ |
| how | 两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或right 。重要参数！ |
| on | 作为连接键的字段，当左右两个表的列名相同时使用。如果不相同，需要用left_on和right_on来分别指定。重要参数！ |
| left_on | 左表的连接键字段 。 重要参数！ |
| right_on | 右表的连接键字段。重要参数！ |
| left_index | 为True时将左表的索引作为连接键，默认为False |
| right_index | 为True时将右表的索引作为连接键，默认为False |
| suffixes | 如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y |
| sort | 排序 |
| indicator | 标注数据来源，即：left_only, right_only, both |
参数很多，但其实最重要的只有两个参数，即：how, on; 其余参数只要了解就好；
一、数据准备
需要使用两张表，表数据如下，可以复制到本地进行练习；
表一：name_list
Name,from,Year
塞尔达传说,任天堂,2017
只羊,FS,2019
战神,Sony,2018
王者荣耀,Tencent,2015
表二：best_list
Name,最佳游戏
塞尔达传说,是
战神,是
王者荣耀,否
双人成形,是
读入数据：
import pandas as pd
path_1 = r"./name_list.csv"
path_2 = r"./best_game.csv"
df_name = pd.read_csv(path_1)
df_best = pd.read_csv(path_2)
二、参数left 与 right
pd.merge()只能用于两个表的拼接，而且通过参数名称也能看出连接方向是左右拼接，一个左表一个右表，不可以用作上下的拼接；
这里的两个参数传入后，如果有公共的列名，则可以直接Merge, 举例如下：从例子中我们可以看到，默认的参数如下：on=“Name”, how=“Inner”;
import pandas as pd
path_1 = r"./name_list.csv"
path_2 = r"./best_game.csv"
df_name = pd.read_csv(path_1)
df_best = pd.read_csv(path_2)
df3 =pd.merge(df_name,df_best)
# 等价于
df3 =pd.merge(left = df_name,right = df_best, on="Name",how="inner")
三、参数 on
参数on 用来指定用那些列来进行拼接，如果不特别不指定，则，相同信息的列都会作为拼接依据； 故一般情况下，还是推荐用on将列指定，避免后续的bug;
当两个表需要拼接的列，列名相同时，直接用on=列名，即可；
若两个表需要拼接的列，列名不同时，需要使用参数：left_on 与 right_on，举例如下：
列名相同：
df3 =pd.merge(left = df_name,right = df_best, on="Name")
列名不同：
df_best.columns = ['Game_name','最佳游戏'] #修改列名
df3 =pd.merge(left = df_name,right = df_best, left_on="Name",right_on="Game_name")
四、参数 leftindex 和 rightindex
可以用Index作为合并列，在有工号，身份证号等这样的不重复信息时，可以大大提高运算的速度，举例如下：
pd.merge(df_name_index,df_best_index,left_index=True,right_index=True)
全部代码如下：
import pandas as pd
path_1 = r"./name_list.csv"
path_2 = r"./best_game.csv"
df_name = pd.read_csv(path_1)
df_best = pd.read_csv(path_2)
df_name_index = df_name.set_index(["Name"])
df_best.columns = ['Game_name','最佳游戏'] #修改列名
df_best_index = df_best.set_index("Game_name")
df_index = pd.merge(df_name_index,df_best_index,left_index=True,right_index=True)
五、参数how
参数 how 是 Merge函数中最重要的参数，how 有四个可以传入的值，即： inner、outer、left或right ，分别解释如下：
| 参数 | 图示(红圈演示，虽然不太对，但是好理解) | 说明 | 举例 |
|---|---|---|---|
| left |  |
左连接 ;返回包括左表中的所有记录和右表中连接字段相等的记录 |  |
| right |  |
右连接; 返回包括右表中的所有记录和左表中连接字段相等的记录； |  |
| inner |  |
内连接; 只返回两个表中连接字段相等的行； |  |
| outer |  |
外连接；返回左右表中所有的记录和左右表中连接字段相等的记录; |  |
代码如下：
import pandas as pd
path_1 = r"./name_list.csv"
path_2 = r"./best_game.csv"
df_name = pd.read_csv(path_1)
df_best = pd.read_csv(path_2)
df = pd.merge(df_name,df_best,on ="Name",how="inner")
df = pd.merge(df_name,df_best,on ="Name",how="outer")
df = pd.merge(df_name,df_best,on ="Name",how="left")
df = pd.merge(df_name,df_best,on ="Name",how="right")
六、参数indicator
默认是False不显示数据来源，把参数设置为True就可以了。举一个例子大家就明白了；
如下面的例子，both代表数据来源于两个表，left_only 代表数据来源于左表， right_only 代表数据来源于右边。
pd.merge(df_name,df_best,on ="Name",how="outer",indicator=True)
七、参数suffixes
参数suffixes 可以将原来数据集中相同的列名进行标注（出去on后面指定的列），默认为 x和y； 举一个例子大家就明白了；
为了两个表有相同的列，我们将原始数据修改如下：
左表：
Name,from,Year
塞尔达传说,任天堂,2017
只羊,FS,2019
战神,Sony,2018
王者荣耀,Tencent,2015
右表：
Name,最佳游戏,Year
塞尔达传说,是,2017
战神,是,2018
王者荣耀,否,2015
双人成形,是,2021
代码：
import pandas as pd
path_1 = r"./name_list.csv"
path_2 = r"./best_game.csv"
df_name = pd.read_csv(path_1)
df_best = pd.read_csv(path_2)
df = pd.merge(df_name,df_best,on ="Name",how="outer",suffixes=("_left","_right"))
写在后面
上面写了挺多参数，但实际上大家只要会使用 on, how 就够了，不用浪费太多的时间去研究每一个参数，需要使用的时候再来查就好啦~
因为现在研究了，长时间不用，也会忘记的~