1）df1和df2相同列合併
圖中可以看出合併後出現了重複行，可以使用df.drop_duplicates() 刪除重複行
另外我們可以看到合併之後的資料行索引還是以前df的索引值，要想使新生成的df索引從0開始，可以新增：ignore_index=true
執行結果如下
2）df1和df2不同列合併
可以看到上圖中，不同列時資料合併，使用了nan進行缺失值填充
二、merge()的預設操作是橫向連線兩個dataframe物件
參考我以前的
Pandas 連線合併函式merge
一 merge函式用途 pandas中的merge 函式類似於sql中join的用法，可以將不同資料集依照某些字段 屬性 進行合併操作，得到乙個新的資料集。二 merge 函式的具體引數 引數 說明how 預設為inner，可設為inner outer left right on根據某個字段進行連線...
Pandas 連線合併函式merge 詳解
pandas中的merge 函式類似於sql中join的用法，可以將不同資料集依照某些字段 屬性 進行合併操作，得到乙個新的資料集。用法 dataframe1.merge dataframe2,how inner on none,left on none,right on none,left ind...
python 行連線 合併
連線與合併資料集 行連線 import pandas as pd df1 pd.read csv data concat 1.csv df2 pd.read csv data concat 2.csv df3 pd.read csv data concat 3.csv print df1 print...