合并数据 - df.merge() - 多功能合并

import numpy as np
import pandas as pd
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)

merge方法的主要参数：

left/right：左/右位置的dataframe。
how：数据合并的方式。left：基于左dataframe列的数据合并；right：基于右dataframe列的数据合并；outer：基于列的数据外合并（取并集）；inner：基于列的数据内合并（取交集）；默认为'inner'。
on：用来合并的列名，这个参数需要保证两个dataframe有相同的列名。多个索引用["A", "B"]
left_on/right_on：左/右dataframe合并的列名，也可为索引，数组和列表。
left_index/right_index：是否以index作为数据合并的列名，True表示是。
sort：根据dataframe合并的keys排序，默认是。
suffixes：若有相同列且该列没有作为合并的列，可通过suffixes设置该列的后缀名，一般为元组和列表类型。

例子

df1 = pd.DataFrame(data=[{'name':'xiaoming','color':'blue',}, {'name':'leilei','color':'yellow',}])
df2 = pd.DataFrame(data=[{'tools':'ruler','color':'blue',}, {'tools':'pen','color':'yellow',}, {'tools':'pencil','color':'yellow',}, {'tools':'eraser','color':'blue',}])

df3 = pd.merge(df2, df1, how="left", on="color")
df3 = pd.merge(df2, df2, how="left", on=["类别", "水果"])  # 多索引