Python利用pandas进行数据合并详解

pd.merge(
    left,  # 要合并的左侧 DataFrame
    right,  # 要合并的右侧 DataFrame
    how='inner',  # 连接方式，包括 'left', 'right', 'outer', 'inner'，默认为 'inner'
    on=None,  # 用于连接的列名，必须存在于左侧和右侧 DataFrame 中
    left_on=None,  # 左侧 DataFrame 用于连接的列名
    right_on=None,  # 右侧 DataFrame 用于连接的列名
    left_index=False,  # 如果为 True，则使用左侧 DataFrame 的索引作为连接键
    right_index=False,  # 如果为 True，则使用右侧 DataFrame 的索引作为连接键
    suffixes=('_x', '_y'),  # 字符串后缀，用于重叠列名的处理
    sort=False,  # 根据连接键对合并后的数据进行排序
    copy=True,  # 如果为 False，可以提高性能，但是在某些情况下会修改原始数据
)

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'])   # 连接方式，包括 'left', 'right', 'outer', 'inner'，默认为 'inner'
print(merged_df)

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx',sheet_name='Sheet2')
right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据2.xlsx',sheet_name='Sheet2')

#基本用法
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'])   # 连接方式，包括 'left', 'right', 'outer', 'inner'，默认为 'inner'
print(merged_df)

#指定不同的列名
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)

#处理重复列名，相同列名加后缀
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

#根据索引进行合并
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)

#开启一列标记列，标记数据来源
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)