pandas 条件 合并单元格
在Pandas中，你可以使用'merge'函数来合并两个或多个数据帧（DataFrame）。这个函数可以基于一个或多个键将行合并在一起。
以下是一个简单的例子：
'''python
import pandas as pd
# 创建两个简单的数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'A'], 'value2': [4, 5, 6]})
# 使用merge函数基于'key'列将这两个数据帧合并在一起
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)
'''
这将输出：
merge函数
'''css
key value1 value2
0  A        1      6
1  B        2      4
2  C        3      5
'''
在这个例子中，我们创建了两个数据帧，每个数据帧都有一个'key'列和一个不同的值列。然后我们使用'merge'函数将这两个数据帧合并在一起，基于'key'列。结果是一个新的数据帧，
其中'key'列的值来自两个输入数据帧，而其他列的值则是这两个输入数据帧中对应列的值的组合。
注意，'merge'函数默认是进行"内连接"（inner join），这意味着只有当两个数据帧中都存在某个'key'值时，才会在结果中包含这个'key'值。如果你想要进行"左连接"（left join）或"右连接"（right join），你可以在'merge'函数中设置'how'参数。例如，'pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')'将进行左连接。

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