Pandas合并，每次合并时都划分一个值

Pandas合并是指使用Pandas库中的merge()函数将两个或多个数据集按照指定的列进行合并操作。合并时，可以根据某个共同的列值将数据集进行匹配，并将匹配的行合并在一起。

Pandas合并的分类：

1. 内连接（Inner Join）：只保留两个数据集中共同匹配的行。
2. 左连接（Left Join）：保留左侧数据集中的所有行，同时将右侧数据集中与左侧匹配的行合并在一起。
3. 右连接（Right Join）：保留右侧数据集中的所有行，同时将左侧数据集中与右侧匹配的行合并在一起。
4. 外连接（Outer Join）：保留两个数据集中的所有行，如果某个数据集中的行在另一个数据集中没有匹配，则用NaN填充。

Pandas合并的优势：

1. 灵活性：Pandas提供了丰富的合并方式和参数选项，可以根据具体需求进行灵活的数据合并操作。
2. 高效性：Pandas底层使用C语言实现，具有较高的运行效率，能够处理大规模数据集。
3. 数据处理能力：Pandas合并操作可以方便地处理数据集中的缺失值、重复值等数据质量问题。
4. 数据分析支持：Pandas合并操作可以为后续的数据分析提供更全面、更完整的数据集。

Pandas合并的应用场景：

1. 数据集整合：将多个数据集按照某个共同的列进行合并，以便进行更全面的数据分析和建模。
2. 数据库操作：将多个数据库中的数据进行合并，以便进行跨数据库的查询和分析。
3. 数据清洗：通过合并操作，可以将多个数据集中的信息进行整合和清洗，以便后续的数据处理和分析。

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