使用merge函数如何不改变原始数据的数量和顺序并举例子

要使用merge函数不改变原始数据的数量和顺序，可以设置参数“how”为“inner”，这样只会保留原始数据中相同的行，而不会增加或删除任何行。下面是一个例子：

假设有两个数据框df1和df2，它们分别是：

df1:

| id | name | |----|--------| | 1 | Alice | | 2 | Bob | | 3 | Charlie|

df2:

| id | age | |----|-----| | 1 | 25 | | 3 | 30 | | 4 | 35 |

如果我们想要将这两个数据框按照id列合并，但不改变原始数据的数量和顺序，可以使用merge函数：

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='id')

这将返回一个新的数据框merged_df，其中只包含与df1和df2共有的id行，即：

merged_df:

| id | name | age | |----|--------|-----| | 1 | Alice | 25 | | 3 | Charlie| 30 |

注意到merged_df中只有id为1和3的行，因为这些行同时存在于df1和df2中。其他行（如id为2和4的行）被删除了，因为它们只存在于其中一个数据框中。同时，原始数据框df1和df2的数量和顺序没有发生任何变化