最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

结果为：

print(pd.merge(data1,data2))

结果为：

可以看到data1和data2中用于相同标签的字段显示，而其他字段则被舍弃，这相当于SQL中做inner join连接操作。

此外还有outer,ringt,left等连接方式，用关键词how的进行表示。

结果为：

两个数据框中如果列名不同的情况下，我们可以通过指定letf_on 和right_on两个参数把数据连接在一起

print(pd.merge(data3,data4,left_on='level1',right_on='level2',how='left'))

结果为：

其他详细参数说明

重叠数据合并

有时候我们会遇到重叠数据需要进行合并处理，此时可以用comebine_first函数。

结果为：

可以看到相同标签下的内容优先显示data3的内容，如果一个数据框中的某一个数据是缺失的，此时另外一个数据框中的元素就会补上

这里的用法类似于np.where(isnull(a),b,a)

数据去重

结果为：

print(data.duplicated())

结果为：

可以看出第三行是重复第二行的数据所以，显示结果为True

另外用drop_duplicates方法可以去除重复行

print(data.drop_duplicates())

结果为：

数据分组

感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的：

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**

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