Python中merge函数的用法

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

# 使用merge进行内连接
merged_inner = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print('内连接')
print(merged_inner)
print('-----------------')

# 使用merge进行左连接
merged_left = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print('左连接')
print(merged_left)
print('-----------------')
# 使用merge进行右连接
print('右连接')
merged_right = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(merged_right)
print('-----------------')

# 使用merge进行外连接
merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print('外连接')

print(merged_outer)
print('-----------------')

输出的结果如下：

内连接
  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6
2   D        4        7
-----------------
左连接
  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2      5.0
2   C        3      NaN
3   D        4      6.0
4   D        4      7.0
-----------------
右连接
  key  value_x  value_y
0   B      2.0        5
1   D      4.0        6
2   D      4.0        7
3   E      NaN        8
-----------------
外连接
  key  value_x  value_y
0   A      1.0      NaN
1   B      2.0      5.0
2   C      3.0      NaN
3   D      4.0      6.0
4   D      4.0      7.0
5   E      NaN      8.0
-----------------

总结一下，内连接就是取交集，外连接取并集，左连接和右连接是按其中某个的行去merge。