首先, 还是以天气为例, 准备如下数据:
df1 = pd.DataFrame({
'city': ['newyork', 'chicago', 'orlando'],
'temperature...上面的例子就是以 'city' 为基准对两个 dataframe 进行合并, 但是两组数据都是高度一致, 下面调整一下:
df1 = pd.DataFrame({
'city': ['newyork...从输出我们看出, 通过 merge 合并, 会取两个数据的交集.
?
那么, 我们应该可以设想到, 可以通过调整参数, 来达到不同的取值范围....另外, 在我们取并集的时候, 我们有时可能会想要知道, 某个数据是来自哪边, 可以通过 indicator 参数来获取:
df = pd.merge(df1, df2, on='city', how='...在上面的例子中, 被合并的数据的列名是没有冲突的, 所以合并的很顺利, 那么如果两组数据有相同的列名, 又会是什么样呢?