CSV表格融合

１　

a1 = pd.DataFrame({
                    'a': [1, 1, 2, 2, 2, 6, 7, 8, 10],
                    'b': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
                    'c': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
                  })
a2 = pd.DataFrame({
                    'a': [1, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 11],
                    'b': ['w', 'e', '2对应的出现3次', 4, 5, 6, 7, 8, 9],
                    'c': ['d', 'g', '2对应的出现3次', 4, 5, 6, 7, 8, 9]
                  })
a3 = pd.merge( left = a1, right = a2, on = ['a'], how = 'left')
print(a3)
#      a  b_x  c_x       b_y       c_y
# 0    1    1    1         w         d
# 1    1    1    1         e         g
# 2    1    2    2         w         d
# 3    1    2    2         e         g
# 4    2    3    3  2对应的出现3次  2对应的出现3次
# 5    2    4    4  2对应的出现3次  2对应的出现3次
# 6    2    5    5  2对应的出现3次  2对应的出现3次
# 7    6    6    6         6         6
# 8    7    7    7         7         7
# 9    8    8    8         8         8
# 10  10    9    9       NaN       NaN

用于融合的函数

https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82707492

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,

left_index=False, right_index=False, sort=True,

suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,

validate=None)

融合原则 ：若不指定左右，则必须是key中相同的值才可以融合（左右指的是要融合的数组不是key）

           若指定了左右，则指定的一列必须有，另一列继续融合，出现两个及以上相同的不会丢失。若两边都有相同的，则最终个数是按乘法算。比如当按左边融合时，最终的个数不一定是左边的id个数，应该是每个id对应数量乘积之和

           若指定的是outer，则是最大限度的融合，实际上是左融合和右融合的并集

           若指定的是inner，则是最小限度的融合，实际上是左融合和右融合的交集

注意：how的参数必须是 left和right

２　merge()做两个表的融合时，注意融合后表的index始终是按照左边的表格算的，当想要融合后的表格按照某个表的融合列排序时，就要将该表放在左边,与how是left或right无关.

3  left和right后面的表格不加''，否则就成字符串了，会报错：ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'str'>