[pandas] 📊 详解pandas库的pd.merge函数 💻
导读 在数据分析领域，`pandas` 是一款强大的工具库，而其中的 `pd.merge()` 函数更是数据合并的核心利器！它能够帮助我们将不同数据表按照指...
在数据分析领域，`pandas` 是一款强大的工具库，而其中的 `pd.merge()` 函数更是数据合并的核心利器！它能够帮助我们将不同数据表按照指定的键值进行高效整合，从而实现更深层次的数据分析与挖掘。无论是左右合并（inner join）、全外合并（outer join），还是左连接或右连接，`pd.merge()` 都能轻松应对。
首先，明确 `on` 参数是合并的关键所在。通过设定共同列名作为匹配依据，我们可以快速将分散的数据集统一起来。其次，`how` 参数决定了合并方式，默认为 inner，即取交集；若需保留全部数据，则可设置为 outer。此外，还有 `left_on` 和 `right_on` 参数适用于表结构不一致的情况，使合并更加灵活。
例如，在处理用户行为数据与商品信息时，使用 `pd.merge(user_data, product_info, on='product_id')` 可以轻松关联两者。总之，熟练掌握 `pd.merge()` 将极大提升你的数据分析效率，快来试试吧！✨
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