Pandas 提供的 merge() 函数能够进行高效的合并操作，这与 SQL 关系型数据库的 MERGE 用法非常相似。从字面意思上不难理解，merge 翻译为“合并”，指的是将两个 DataFrame 数据表按照指定的规则进行连接，最后拼接成一个新的 DataFrame 数据表。

 merge() 函数的法格式如下：
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)

参数名称	说明
left/right	两个不同的 DataFrame 对象。
on	指定用于连接的键（即列标签的名字），该键必须同时存在于左右两个 DataFrame 中，如果没有指定，并且其他参数也未指定， 那么将会以两个 DataFrame 的列名交集做为连接键。
left_on	指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。该参数在左、右列标签名不相同，但表达的含义相同时非常有用。
right_on	指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。
left_index	布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键，若 DataFrame 具有多层 索引(MultiIndex)，则层的数量必须与连接键的数量相等。
right_index	布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键。
how	要执行的合并类型，从 {'left', 'right', 'outer', 'inner'} 中取值，默认为“inner”内连接。
sort	布尔值参数，默认为True，它会将合并后的数据进行排序；若设置为 False，则按照 how 给定的参数值进行排序。
suffixes	字符串组成的元组。当左右 DataFrame 存在相同列名时，通过该参数可以在相同的列名后附加后缀名，默认为('_x','_y')。
copy	默认为 True，表示对数据进行复制。

pd.merge(df1,df2)

左侧和右侧的相同内容字段名字一致且只有一个相同字段

pd.merge(df1,df2,on='x')

左侧和右侧的相同内容字段名字一致但是只有多个相同字段

pd.merge(df1,df2,left_on='x',right_on='y')

左侧和右侧的相同内容字段名字不一致

pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)

不适用列进行融合，可以选择索引进行融合

pd.merge(df1,df2,how='outer|inner|left|right')

不同的融合方式