📊 Pandas.merge函数说明：通过键拼接列 📊

在数据分析中，合并数据集是常见的操作之一。Pandas库中的`merge()`函数便是实现这一目标的强大工具！本文将围绕如何利用`merge()`函数，以`df1`的`c1`列与`df2`的`c2`列为关键字段进行数据拼接展开说明。💡

首先，明确`merge()`的核心作用：它能够基于指定的键值（如本例中的`c1`和`c2`），将两个DataFrame按照逻辑关系对齐并整合。这种方式不仅高效，还能避免手动处理数据的繁琐步骤。例如，当我们在处理用户行为分析时，可能需要结合用户信息表（df1）与订单记录表（df2），这时就可以用`merge()`轻松完成任务。✨

使用方法如下：

```python

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='c1', right_on='c2')

```

上述代码表示以`df1.c1`和`df2.c2`为键值进行内连接，默认返回交集部分的数据；若需其他连接方式（如左连接、右连接或全连接），可添加参数`how='...'`。此外，若键名一致，还可直接省略`left_on`和`right_on`，简化代码。

最后提醒大家，在实际操作中务必注意数据清洗，确保键值无缺失或异常值，否则可能导致结果偏差哦！💪

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