为什么在‘合并’后显示的数据与pandas和jupyter笔记本中的实际数据帧不同？

在合并数据后，显示的数据与pandas和jupyter笔记本中的实际数据帧不同可能有以下几个原因：

1. 数据类型不匹配：在合并数据时，如果数据帧中的列的数据类型不匹配，可能会导致合并后的数据与预期不同。例如，一个数据帧中的列是整数类型，而另一个数据帧中的列是浮点数类型，合并后可能会出现数据类型转换或截断的情况。
2. 数据缺失或重复：合并数据时，如果存在数据缺失或重复的情况，可能会导致合并后的数据与预期不同。数据缺失指的是某些行或列的数据在其中一个数据帧中存在，而在另一个数据帧中缺失；数据重复指的是某些行或列的数据在其中一个数据帧中存在多次。这可能会导致合并后的数据帧中出现缺失值或重复值。
3. 合并方式不正确：合并数据时，需要选择合适的合并方式，例如内连接、外连接、左连接或右连接。选择不正确的合并方式可能会导致合并后的数据与预期不同。不同的合并方式会根据连接键的匹配情况来确定合并后的数据。
4. 数据排序不一致：在合并数据时，如果数据帧中的行或列的排序不一致，可能会导致合并后的数据与预期不同。合并数据时，通常需要确保数据帧中的行或列的排序一致，以便正确地匹配和合并数据。

为了解决这些问题，可以采取以下措施：

1. 检查数据类型：确保合并的数据帧中的列的数据类型一致，如果不一致，可以使用pandas的数据类型转换函数进行转换。
2. 处理数据缺失或重复：使用pandas的函数，如drop_duplicates()和dropna()，来处理数据缺失或重复的情况。
3. 确定合适的合并方式：根据实际需求选择合适的合并方式，可以参考pandas的merge()函数的文档来了解不同的合并方式及其参数。
4. 排序数据：在合并数据之前，确保数据帧中的行或列按照相同的顺序进行排序，可以使用pandas的sort_values()函数来排序数据。

总之，合并数据后显示的数据与pandas和jupyter笔记本中的实际数据帧不同可能是由于数据类型不匹配、数据缺失或重复、合并方式不正确或数据排序不一致等原因导致的。通过检查数据类型、处理数据缺失或重复、选择合适的合并方式和排序数据，可以解决这些问题。