pandas中merge的用法
    pandas中的merge函数是用来合并不同的DataFrame对象的。它的用法有很多种，以下是其中的一些常见用法：
    1. 以列为基准合并：
    ``` python
    pd.merge(df1, df2, on='key')
    ```
    这种情况下，merge会将df1和df2中都有的列'key'作为基准，将两个DataFrame对象按照这一列的值进行合并。
merge函数    2. 以多列为基准合并：
    ``` python
    pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])
    ```
    如果有多个列需要作为基准，可以将这些列的名称组成一个列表传递给on参数。这样merge就会按照这些列的值进行合并。
    3. 指定合并方式：
    ``` python
    pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
    ```
    merge函数默认是inner方式合并，即只保留两个DataFrame对象中都存在的行。如果需要保留某一个DataFrame中所有的行，可以使用left方式合并。还有right和outer方式，分别保留右侧DataFrame和所有的行。
    4. 指定重复列名的后缀：
    ``` python
    pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))
    ```
    如果两个DataFrame对象中有重复的列名，merge会自动为其中一个对象的列名添加后缀'_x'，为另一个对象的列名添加后缀'_y'。可以通过suffixes参数来指定后缀的名称。
    5. 按照索引进行合并：
    ``` python
    pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
    ```
    如果两个DataFrame对象有相同的索引列，可以使用left_index和right_index参数来指定按照索引进行合并。
    以上是merge函数的一些常见用法，需要根据具体的情况选择合适的合并方式和参数。

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