在使用Python Pandas的merge函数时，若主键存在重复，会导致结果行数翻倍。本文通过实例解释了当左连接(left join)两个表格时，由于右表中键的重复，结果并非预期的Excel VLOOKUP效果。作者强调了理解数据处理的底层逻辑和避免将Excel习惯带入Python的重要性，以帮助初学者避免此类常见错误。
Merge
Merge 使用的时候，不是Key的表里不能有重复，key表就是how='xx'的那个表
比如我有下面两个表，当我用pd.merge(左表名，右表名，on='PN',how='left')
我期望得出来的是下面这样的。毕竟用python大多数时候是高级的vlookup,vlookup的话出来的话就是这样的结果。
但是得出来的是这样的：
活生生的把我的主表行数扩充了一倍。不得不说还是python 高级。
很多写Merge如何用的文章对这个问题一笔带过，但是我数据出现bug，挨个环节回查的时候才意识到有问题。于是做了这个测试。
也是提醒了我，不能用excel的思维使用python pandas.
希望能帮学习python路上的你省一点时间，少走一点弯路。
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
