Pandas将单列数据帧与另一个多列数据帧合并

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，可以使用merge函数将单列数据帧与另一个多列数据帧合并。merge函数是基于列之间的关系将两个数据帧进行合并的操作。合并的方式可以是内连接、左连接、右连接或外连接，具体选择哪种方式取决于需求。

合并的基本语法如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='column_name')

其中，left_df和right_df分别表示要合并的两个数据帧，on参数指定了用于合并的列名。

合并操作的结果是一个新的数据帧merged_df，它包含了两个原始数据帧的所有列，并根据指定的列进行了合并。如果两个数据帧中的列名不同，可以使用left_on和right_on参数分别指定左右两个数据帧的列名。

除了on、left_on和right_on参数外，merge函数还提供了其他一些参数，用于控制合并操作的细节，例如how参数用于指定合并方式，可以取值为'inner'、'left'、'right'或'outer'；suffixes参数用于指定合并后重复列名的后缀，以区分它们；indicator参数用于指示合并操作的来源。

Pandas官方文档中有更详细的merge函数说明和示例：Pandas merge函数文档

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