2.1 数据横向关联合并：merge

 

 

这一节，我们的目标是想把 transaction 数据 和 transaction_detail 数据 也合并到一起。

和上一节的concat合并（数据列相同）不同，这次的两个数据集合，数据列是不同的。所以，合并时就会有下面的问题：

1. 是将两个数据集合的数据列全部合并？还是只合并必要的数据列？
2. 两个数据集合合并的连接点是哪个数据列？

 

带着上面的问题，我们还是回到刘先生的需求：如何让自己的店铺销量越来越好？

1. 显然从销量的角度，还是以更有利于分析的 transaction_detail 为主，transaction 为辅。也就是说，将 transaction_detail 中的数据列全部合并，而将 transaction 数据 中的部分数据列合并。至于选择哪些数据列，则没有要求，根据你的具体选择而定。这里我们将“payment_date”和“customer_id”合并进来。
2. 通过观察两个数据集，可以发现共同存在的数据列是“transaction_id”，所以，就以这个数据列作为连接两个数据集的纽带。

代码如下：

join_data = pd.merge(transaction_detail,transaction[["transaction_id","payment_date","cus