数据分析小技巧✨：Python-dataframe合并(merge函数) 📊
导读 在处理数据时，`merge()` 函数是 Pandas 库中一个非常强大的工具，用于将两个 DataFrame 按照指定列或索引进行合并。例如，当你有两个
在处理数据时，`merge()` 函数是 Pandas 库中一个非常强大的工具，用于将两个 DataFrame 按照指定列或索引进行合并。例如，当你有两个表格，一个记录了销售数据，另一个记录了产品信息，通过 `merge()` 可以轻松将它们结合在一起，从而获取更全面的信息。
使用方法很简单，首先确保你已经导入了 Pandas：
```python
import pandas as pd
```
接着，定义你的两个 DataFrame，并用 `merge()` 合并它们。比如：
```python
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'age': [25, 30, 35]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')
```
这里，`on='id'` 表示按照 `id` 列进行匹配。如果想保留所有数据，可以设置 `how='outer'`。
合并后，你可以对新数据集进行进一步分析或可视化展示，比如绘制柱状图或饼图，帮助你更直观地理解数据背后的故事！📈
掌握好 `merge()` 函数，让你的数据处理效率翻倍！💪
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