Python 基于pandas中的多个键合并两个数据帧

熊猫（或其他模块）是否具有支持基于多个键合并（或连接）两个表的功能

例如，我有两个表（数据帧）

a

和

b

：

>>> a
A  B  value1
1  1      23
1  2      34
2  1    2342
2  2     333

>>> b
A  B  value2
1  1    0.10
1  2    0.20
2  1    0.13
2  2    0.33

预期的结果是：

A  B  value1  value2
1  1      23    0.10
1  2      34    0.20
2  1    2342    0.13
2  2     333    0.33

---

要通过多个键进行合并，只需将列表中的键传递给：

---

事实上，

pd.merge

的默认值是使用两个数据帧的列标签的交集，因此

pd.merge（a，b）

在这种情况下同样有效。

根据最新的panda文档，on参数接受一个标签或字段名列表，并且必须在两个数据帧中都找到。以下是MWE的使用说明：

a = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'],'B':['0', '1', '0','1'], 'v':True, False, False, True]})

b = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'], 'B':['0', '1', '0','1'],'v':[False, True, True, True]})

result = pd.merge(a, b, on=['A','B'], how='inner', suffixes=['_and', '_or'])
>>> result
    A   B   v_and   v_or

0   0   0   True    False
1   0   1   False   True
2   1   0   False   True
3   1   1   True    True

关于：标签或列表 要联接的列或索引级别名称。必须在两个数据帧中都找到它们。如果on为None且未在索引上合并，则默认为两个数据帧中的列的交点

---

查看最新文档以了解更多详细信息。

@SurahLi-很高兴它有所帮助！如果你满意地回答了这个问题，请考虑把它标记为一个被接受的答案。（或者如果您对

merge

仍有疑问，请告诉我，我会尽力回答。）如果列名不同怎么办？@EntryLevelR：您可以使用

左上的
和
右上的
参数（而不是
上的
）来解决问题。为什么我不能在这种情况下添加
如何='left'
？它会生成
SyntaxError:keyword参数repeated
。当我尝试此解决方案时，会收到以下错误消息-->TypeError:merge（）缺少1个必需的位置参数：“right”还有其他答案提供OP的问题，它们是在一段时间前发布的。在发布答案时，请确保添加新的解决方案或更好的解释，尤其是在回答旧问题时。
a = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'],'B':['0', '1', '0','1'], 'v':True, False, False, True]})

b = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'], 'B':['0', '1', '0','1'],'v':[False, True, True, True]})

result = pd.merge(a, b, on=['A','B'], how='inner', suffixes=['_and', '_or'])
>>> result
    A   B   v_and   v_or

0   0   0   True    False
1   0   1   False   True
2   1   0   False   True
3   1   1   True    True