Python 教学 | Pandas 数据匹配（含实操案例）
作者&投稿：司滢 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
数据匹配的核心在于整合不同来源但结构相似的数据，确保个体信息的精确对应。在Pandas的世界里，pd.merge()函数是实现这一目标的得力助手，它通过'on'参数灵活连接具有相同字段名的表，或者通过'left_on'和'right_on'来处理非完全匹配的场景。
以工业企业数据和专利数据为例，我们将演示如何通过'pd.merge()'进行数据融合。左连接（如data_leftmerge = pd.merge(data_工企, data_专利, left_on='工业企业名称', right_on='专利申请人', how='left')）保留了所有工企信息，同时补充了专利数据，而右连接则反之，展示“一对多”的关系。内连接（默认连接方式）仅保留两者共有的数据，外连接（全连接）则包含了所有数据，未匹配的则标记为空。
在实际应用中，我们需要谨慎处理数据变更和质量差异，比如提取专利申请年份后删除原始字段（data_专利['专利申请日期'].apply(lambda x: x.year)），并根据企业名称和年份进行精确匹配。在多字段连接时，通过rename()函数为非连接字段添加后缀以避免混淆。
Pandas的强大不仅仅限于此，它还允许我们根据需求选择性地保留右表数据，或者在匹配后清理不必要的字段。然而，面对海量数据，Pandas的内存限制可能需要我们转向数据库操作以确保性能。
在Python教学系列中，我们已经涵盖了环境配置、基础语法、数据处理等基础内容，而今天的焦点则是Pandas的深度挖掘。从基础数据操作到高级数据匹配，Pandas的每个功能都在为数据科学的探索之路铺平道路。
通过本篇教程，你将对Pandas的pd.merge()函数有更深入的理解，准备好在数据的世界里游刃有余地进行连接与匹配吧！下一站，我们将继续探索更多实用的数据处理技巧，让我们一起踏上数据科学的探索之旅。
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