类 display 可以方便我们将输出的多个结果展示在一行之中。

接下来，我们构建实例数据 df1 与 df2 ，这两个数据框分别记录了职工的分组与职工的雇佣日期：

使用 Pandas 库的 merge 函数可以帮助我们进行数据的合并，可以看到，在合并构成的数据框 df3 中同时包含了职工对应的分组与雇佣日期信息：

同理，我们还可以利用这一函数合并更多的信息，例如每个职员的监管领导：

函数 merge 会默认的匹配两个原始数据集中相同的列名，当两个数据集的样本量不同时，合并之后构成的数据框会自动扩展：

当然，我们也可以通过参数 on 来指定用于数据集合并的主键：

同时，我们还可以通过参数 left_on 和 right_on 来指定列名，从而使不同的列名相互对应，进而进行合并：

然后，我们可以运用 drop 命令舍去数据框中重复意义的列，优化数据合并的效果：

以上内容转自 数析学院 ，更多 merge 操作以及 join 方法的使用，可以直接搜索阅读原文