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1、pandas中join()方法
dataframe内置了join方法是一种快速合并的方法。它默认以index作为对齐的列。
2、语法格式
join(other，on=None，how=“left”，lsuffix=" “，rsuffix=” "，sort=False)
3、使用参数
on：用于连接名。 //如果两个表中行索引和列索引重叠，那么当使用join()方法进行合并时，使用参数on指定重叠的列名即可
how：可以从{“left”，“right”，" outer"，“inner”} 中任选一个，默认使用left的方式。
lsuffix：接收字符串，用于在左侧重叠的列名后添加后缀名。
rsuffix：接收字符串，用于在右侧重叠的列名后添加后缀名。sort：接收布尔值，根据连接键对合并的数据进行排序，默认为False。
4、通过索引连接DataFrame使用实例
>>> caller.join(other, lsuffix='_caller', rsuffix='_other')
key_caller A key_other B
0 K0 A0 K0 B0
1 K1 A1 K1 B1
2 K2 A2 K2 B2
3 K3 A3 K99 B99
4 K4 A4 NaN NaN
5 K5 A5 NaN NaN
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当前标题：pandas中join()方法怎么用于索引上的合并
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