在数据分析中，`pd.merge()` 是 Pandas 提供的一个强大工具，用于将两个 DataFrame 按照指定键进行合并。它类似于 SQL 中的 JOIN 操作，能够轻松实现复杂的数据整合任务。如果你刚接触这个函数，不妨跟着以下步骤快速上手！✨

首先，确保你已经导入了 Pandas：

```python

import pandas as pd

```

然后，创建两个示例 DataFrame：

```python

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike']})

df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'score': [90, 85, 95]})

```

接下来，使用 `pd.merge()` 合并它们：

```python

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

```

默认情况下，`pd.merge()` 会执行内连接（inner join），即只保留两个表中共有的键值对。如果需要其他类型的连接方式，可以添加参数：

- left join：`how='left'`

- right join：`how='right'`

- outer join：`how='outer'`

💡 小提示：`on` 参数指明合并键，也可以通过 `left_on` 和 `right_on` 分别指定左右 DataFrame 的键名。

通过以上方法，你可以轻松完成数据合并任务！💪 熟悉了基础后，还可以尝试更复杂的多表联结或设置多个合并键。加油，数据分析小白也能成为高手！🚀