Pandas Power Play: 构建数据帝国的两表JOIN和group by之旅

在数据分析的过程中，常常需要把多张表格进行合并，或者按照某些规则进行分组统计。Pandas是Python中一个非常强大的数据处理库，其中的JOIN和group by函数能够帮助我们轻松地完

成这些任务。本教程将详细介绍如何使用这两个函数，让你在数据分析的道路上更加游刃有余！

为什么要搞group by

JOIN操作允许你将多个数据表按照某个共同的字段进行连接，创建一个更完整、更有洞察力的数据集。这样做的好处有：

1. 数据整合：通过JOIN操作，你可以将多个相关的数据源合并在一起，形成一个更全面的数据集。例如，你可以将客户信息表和销售记录表JOIN在一起，从而获取每个客户的购买历史和偏好。
2. 数据拓展：JOIN操作可以通过连接多个表来增加数据的维度。通过关联不同的字段，你可以丰富数据集并探索更多的关联关系，提供更全面的洞察和决策支持。

其次，GROUP BY操作允许你根据一个或多个字段对数据进行分组，并对每个组应用聚合函数。这带来了以下好处：

1. 汇总统计：通过GROUP BY操作，你可以对数据进行分组，并计算每个组内的统计指标，如平均值、总和、计数等。这可以帮助你发现数据的整体趋势和模式，并快速洞察不同组之间的差异。
2. 数据探索：GROUP BY操作使你能够以更细粒度的方式分析数据，并深入了解不同组的特征。通过分组聚合，你可以揭示隐藏在数据中的细微变化、异常值或关联关系，从而发现更有价值的见解

JOIN函数的使用方式 🤝

JOIN函数是将两张表格按照某些关键词进行合并的函数，Pandas中提供了四种JOIN方式：

INNER JOIN 👥

内连接是对两张表格进行交集操作，只有两张表格中关键词完全匹配的行才会被保留。使用Pandas的JOIN函数进行INNER JOIN的代码如下：

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]