在某些列上合并两个Pandas DataFrames

在Pandas中合并两个DataFrame可以使用merge函数。下面提供一个完整的攻略以及实例说明：

1. 根据特定列合并

假设我们有两个DataFrame，一个是购物清单，另一个是购物明细，它们共同拥有一个列“购物编号”，我们想要将其合并为一个DataFrame。

购物清单DataFrame：

购物编号	用户名	日期
1	张三	2021-01-01
2	李四	2021-01-02
3	王五	2021-01-03

购物明细DataFrame：

购物编号	商品编号	数量
1	101	2
1	102	1
2	103	3
3	104	1
3	105	2

使用merge函数将它们合并：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'购物编号': [1, 2, 3], '用户名': ['张三', '李四', '王五'], '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']})
df2 = pd.DataFrame({'购物编号': [1, 1, 2, 3, 3], '商品编号': [101, 102, 103, 104, 105], '数量': [2, 1, 3, 1, 2]})

df = df1.merge(df2, on='购物编号')
print(df)

输出结果：

购物编号	用户名	日期	商品编号	数量
1	张三	2021-01-01	101	2
1	张三	2021-01-01	102	1
2	李四	2021-01-02	103	3
3	王五	2021-01-03	104	1
3	王五	2021-01-03	105	2

2. 按照多个列合并

merge函数还支持按照多个列进行合并。我们继续以购物清单和购物明细为例，这次我们希望在第一步的基础上，再按照“商品编号”列合并。

购物清单DataFrame：

购物编号	用户名	日期
1	张三	2021-01-01
2	李四	2021-01-02
3	王五	2021-01-03

购物明细DataFrame：

购物编号	商品编号	数量
1	101	2
1	102	1
2	103	3
3	104	1
3	105	2

合并后的DataFrame：

购物编号	用户名	日期	商品编号	数量
1	张三	2021-01-01	101	2
1	张三	2021-01-01	102	1
2	李四	2021-01-02	103	3
3	王五	2021-01-03	104	1
3	王五	2021-01-03	105	2

使用merge函数将它们合并：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'购物编号': [1, 2, 3], '用户名': ['张三', '李四', '王五'], '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']})
df2 = pd.DataFrame({'购物编号': [1, 1, 2, 3, 3], '商品编号': [101, 102, 103, 104, 105], '数量': [2, 1, 3, 1, 2]})

df = df1.merge(df2, on=['购物编号', '商品编号'])
print(df)

输出结果：

购物编号	用户名	日期	商品编号	数量
1	张三	2021-01-01	101	2
1	张三	2021-01-01	102	1
2	李四	2021-01-02	103	3
3	王五	2021-01-03	104	1
3	王五	2021-01-03	105	2

3. 按照索引合并

有时候，我们需要按照DataFrame的索引进行合并。Pandas提供了join函数来实现这个功能。下面以两个DataFrame为例，它们的索引都是日期。

第一个DataFrame：

	A	B	C
202101	1	2	3
202102	4	5	6
202103	7	8	9

第二个DataFrame：

	D	E
202101	1	2
202102	3	4
202103	5	6

使用join函数将它们合并：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]}, index=[202101, 202102, 202103])
df2 = pd.DataFrame({'D': [1, 3, 5], 'E': [2, 4, 6]}, index=[202101, 202102, 202103])

df = df1.join(df2)
print(df)

输出结果：

	A	B	C	D	E
202101	1	2	3	1	2
202102	4	5	6	3	4
202103	7	8	9	5	6

以上就是合并两个Pandas DataFrames的完整攻略及实例说明。