pandas实现数据合并的示例代码

以下是详细的攻略：

1. pandas数据合并原理

pandas实现数据合并主要是通过merge()函数实现的，即基于某一列上的值相同，将两个表中的数据进行合并。比如两个表T1、T2，都有一列列名为col1，可以将这两个表基于col1列进行合并，并生成新的表T3。

merge()函数的语法如下：

pandas.DataFrame.merge(right, how='inner', on=None)

其中，right表示要合并进来的表，how表示合并方式，默认值为'inner'表示采用内连接方式；on表示要基于哪一列进行合并，如果不指定，则自动检测两个表中相同的列。

2. pandas实现数据合并示例

假设有两张表T1和T2，T1如下：

  name   height  weight
0  Tom     175     70
1  Jerry   165     60

T2如下：

  name   age
0  Tom     30
1  Jerry   28
2  Alice   32

2.1 基于单列合并

要将T1和T2合并，首先需要选择一个列作为合并的依据，在这里以'name'列为依据。代码如下：

import pandas as pd

# 创建T1
T1 = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Jerry'],
    'height': [175, 165],
    'weight': [70, 60]
})

# 创建T2
T2 = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice'],
    'age': [30, 28, 32]
})

# 基于'name'列合并两个表 
T3 = pd.merge(T1, T2, on='name')

print(T3)

运行后输出的T3表如下：

  name   height  weight  age
0  Tom     175     70      30
1  Jerry   165     60      28

2.2 基于多列合并

如果两个表的合并依据不止一列，那么可以将on参数设置为一个列表，表示基于多列的值进行合并。比如T1表和T2表中都有'name'和'age'两列，可以同时基于这两列进行合并，代码如下：

import pandas as pd

# 创建T1
T1 = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Jerry'],
    'height': [175, 165],
    'weight': [70, 60],
    'age': [30, 28]
})

# 创建T2
T2 = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice'],
    'age': [30, 28, 32],
    'gender': ['M', 'M', 'F']
})

# 基于'name'和'age'两列合并两个表 
T3 = pd.merge(T1, T2, on=['name', 'age'])

print(T3)

运行后输出的T3表如下：

  name   height  weight  age   gender
0  Tom     175     70      30     M
1  Jerry   165     60      28     M

3. 总结

以上就是pandas实现数据合并的示例代码和详细攻略，希望对你有所帮助。pandas库有非常丰富的数据处理方法，不仅可以对数据进行合并，还可以进行分组、筛选、排序等操作。如果你想深入学习pandas库，可以参考相关的教程和文档。