📊 pandas数据合并之一文弄懂pd.merge() 🐼

在数据分析中，`pd.merge()` 是 Pandas 提供的强大工具，用于将多个 DataFrame 按照指定列或索引进行合并。然而，使用过程中可能会遇到关联失败的问题，比如键值不匹配或数据格式错误。今天就来手把手教你如何正确操作！💪

首先，确保你了解 `pd.merge()` 的核心参数：

- `how`：指定合并方式（inner、outer、left、right）。

- `on`：指定合并的公共列名。

- `left_on` 和 `right_on`：当左右表的键名不一致时可分别定义。

💡 常见问题及解决方法

1️⃣ 键值不匹配：检查列名是否拼写正确或数据类型是否统一（如数字和字符串需保持一致）。

2️⃣ 数据重复：可以通过 `drop_duplicates()` 去重后再合并。

3️⃣ 索引合并：若键是索引而非列，记得用 `left_index=True` 或 `right_index=True`。

最后，别忘了验证结果是否符合预期，可以使用 `.info()` 或 `.head()` 检查数据结构。通过以上技巧，相信你已经能够轻松搞定 `pd.merge()` 了！🎉

Pandas 数据分析 Python

免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！