当你在使用 Pandas 合并数据集时，通常会涉及到不同类型的合并操作，主要通过
pd.merge() 函数来实现。这里给你一个简单的示例来说明如何合并数据集。
假设有两个数据集：一个包含员工信息，另一个包含员工的工资信息。我们希望将这两个
数据集按照员工的 ID 进行合并。
首先，假设我们有以下两个数据集：
员工信息 (employees.csv):
复制代码
EmployeeID,Name,Department
1,John,HR
2,Jane,Engineering
3,Doe,Marketing
工资信息 (salaries.csv):
复制代码
EmployeeID,Salary
1,5000
2,6000
3,4500
现在，我们使用 Pandas 来进行合并：
python 复制代码
import pandas as pd
#
读取数据集
employees = pd.read_csv('employees.csv')
salaries = pd.read_csv('salaries.csv')
#
使用
pd.merge()
合并数据集，按照
EmployeeID
进行合并
merged_data = pd.merge(employees, salaries, on='EmployeeID')
#
打印合并后的结果
print(merged_data)
这段代码做了以下几件事情：
资源评论
