Python pandas数据合并merge函数用法详解

pd.merge(left: 'DataFrame | Series',  # 左右两个需要合并的DataFrame对象。  
         right: 'DataFrame | Series',
         how: 'str' = 'inner',  # 要执行的合并类型，从{'left','right','outer','inner','cross'}中取值，默认为'inner'。
         on: 'IndexLabel | None' = None,  # 用于连接的键（即列标签名），该键必须存在于左右两个DataFrame中。若没有指定，则以列名的交集作为连接键。
         left_on: 'IndexLabel | None' = None, 
         right_on: 'IndexLabel | None' = None,  # 指定左右DataFrame对象中作为连接键的列名。适用于左右拟连接列名称有差异时。
         left_index: 'bool' = False,
         right_index: 'bool' = False,  # 和上，将左右frame的索引作为连接键，进行数据合并。
         sort: 'bool' = False,  # DataFrame对象结果中，按词典顺序排序，默认False。
         suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'),  # 当左右DataFrame存在相同列名时，通过该参数为其添加后缀。
         copy: 'bool' = True,
         indicator: 'bool' = False,  # 输出结果中添加_merge列，表明每一行使用的左右键来源情况。
         validate: 'str | None' = None  # 验证连接键在左侧、右侧或两侧是否唯一，即'1:1','1:m','m:1'。
        )

dep_inf = {'部门':['业务一部','业务二部','业务三部','办公室'],
           '城市': ['深圳','上海','北京','广州'],
           '部门名称':['业务一部','业务二部','业务三部','办公室']}
emp_inf = {'姓名':['张飞','赵云','金莲','关习','和珅','宋江'],
           '学历':['本科','硕士','本科','本科','博士','硕士'],
           '部门':['业务一部','业务一部','业务二部','业务三部','业务三部','业务四部'],
           '城市':['北京','深圳','广州','上海','深圳','深圳']}
df_d = pd.DataFrame(dep_inf)
df_e = pd.DataFrame(emp_inf)

pd.merge(df_d, df_e, how='left',on='部门',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='right',on='部门',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='inner',on='部门',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='outer',on='部门',indicator=True)