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• merge（）表示将【左表】和【右表】，按某个均有的字段，进行横向匹配。

1 数据读取（A、B表）

import pandas as pd
A = pd.read_excel('D:/pp/test.xlsx','Sheet1');A
B = pd.read_excel('D:/pp/test.xlsx','Sheet2');B

• A表(左)，B表（右）

2 当右表无重复项

例1：有A(5行)、B（10行）两个表，按ID和key进行横向匹配。
（1）首先把B表的列名字【key】改为【ID】，以便于后续匹配。

B=B.rename(columns={'key':'ID'});B

（2）用B表去匹配A表（参数=‘left’）。

AB=pd.merge(A,B,on = ['ID'],how='left');AB

• 结果（左表多少行，匹配结果就多少行）
  
  （3）用A表去匹配B表（参数=‘left’）。

BA=pd.merge(B,A,on = ['ID'],how='left');BA

• 结果（左表多少行，匹配结果就多少行）
  

3 当右表有重复项

3.1 数据读取（C表）

C = pd.read_excel('D:/pp/test.xlsx','Sheet3');C

• 结果
  

3.2 不对右表去重

AC=pd.merge(A,C,on = ['ID'],how='left');AC

• 结果（发现左表行数增多）
  

3.3 对右表去重处理

（1）对C表的ID去重，重命名为C_qc

C_qc=C.drop_duplicates(['ID'])
C_qc

• 去重的C表（C_qc）
  
  (2) 使用C表去匹配A表（参数=left）

AC1=pd.merge(A,C_qc,on = ['ID'],how='left');AC1

• 结果
  

3.4 总结

可以看出，使用merge函数的时候，如果右表有重复值，会导致结果的不准确。所以一般对右表做去重处理，再与左表进行横向匹配。