本文通过一个实际问题，展示了如何使用Python的pandas库，结合merge()和join()函数来统计数据集中来自不同国家的教师数量。作者首先介绍了问题背景，然后详细解释了两种解决方案，分别使用merge()和join()方法。这两种方法都能够有效地完成任务，满足了粉丝的需求。
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今
日
鸡
汤
寂寂花时闭院门，美人相并立琼轩。
大家好，我是我是Python进阶者。
一、前言
前几天Python铂金有个叫【Lee】的粉丝问了一个数据分析的问题，这里拿出来给大家分享下。
现在的问题是：如何实现这里面老师所对应的国家呢？想要利用Python作数据分析，想了解来自美国的老师有多少个，怎么实现？针对这个demo，一开始我想的也比较简单，只需要统计其中国家的数量即可。
但是问题来了，如下图所示：
那么再用我的那个想法，就有点那个了！下面一起来看看Python是如何处理的吧。
二、实现过程
这里【🌑（这是月亮的背面）】大佬给出了两个解决方法，第一个是merge()方法，另外一个是join()方法。
方法一：merge()函数
代码如下：
可以看到顺利的满足了粉丝的要求
import pandas as pd
data1 = {"学校": ['哈佛', 'MIT', '清华', '早稻田'], "国家":['美国', '美国', '中国', '日本']}
data2 = {"学校": ['哈佛', 'MIT', 'MIT', '清华', '清华', '早稻田'],
"老师": ['John', 'Mike', 'Jason', '李明', '韩磊', '武田康福']}
data1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = pd.DataFrame(data2)
print(data1)
print(data2)
data2.merge(data1, how='left').value_counts('国家')
print(data2.merge(data1, how='left').value_counts('国家'))
print(data2.merge(data1, how='left'))不过这还不够，粉丝后来又提需求了，如下所示：
不慌，直接将value_counts()函数去掉即可，如下：
如此，完美的满足了粉丝的需求：
方法二：join()
代码如下：
join原来是用index做key连接的，这样也是可以满足粉丝的需求的。
总结
大家好，我是Python进阶者。这篇文章基于粉丝提问，在实际工作中运用Python工具实现了数据批量分组的问题，在实现过程中，巧妙的运用了pandas.merge()函数和pandas.join()函数，顺利的帮助粉丝解决了问题，加深了对该函数的认识。
最后感谢粉丝【Lee】提问，感谢【🌑（这是月亮的背面）】大佬给予的思路和代码支持，感谢粉丝【aVen】、【冫马讠成】、【水方人子】等人参与探讨和学习。
文中针对该问题，给出了两个方法，小编相信肯定还有其他的方法，欢迎大家积极尝试。
小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
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