merge
pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作，官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作（例如R）要高效。
merge的参数
on：列名，join用来对齐的那一列的名字，用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名。
how：数据融合的方法。
实际案例，从各省爬取到的药品数据从全国中标药品数据库中匹配出国家准字号。
result = pd.merge(df1,df2,how="left",on=["drugName","specification","manufacturerName"])
result = result.dropna(how="any")
1.1 复合key的合并方法
使用merge的时候可以选择多个key作为复合可以来对齐合并。
1.1.1 通过on指定数据合并对齐的列
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
没有指定how的话默认使用inner方法。
how的方法有：
left
只保留左表的所有数据
result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
right
只保留右表的所有数据
result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])
outer
保留两个表的所有信息
result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])
inner
只保留两个表中公共部分的信息
result = pd.merge(left, right, how='inner', on=['key1', 'key2'])