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在Pandas中，我們可以使用merge()函數(shù)進行多條件模糊匹配，假設我們有兩個表df1和df2，我們想要根據(jù)某些列的值進行模糊匹配。

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步驟如下：

1、我們需要導入pandas庫。

import pandas as pd

2、我們創(chuàng)建兩個數(shù)據(jù)框df1和df2。

df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small'],
    'D': [1, 2, 2, 3],
    'E': [2, 4, 5, 5]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'four'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small'],
    'F': [10, 20, 30, 40],
    'G': [50, 60, 70, 80]
})

3、接下來，我們可以使用merge()函數(shù)進行多條件模糊匹配，在這個例子中，我們將根據(jù)列’A’、’B’和’C’的值進行匹配。

result = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B', 'C'])

這將返回一個新的數(shù)據(jù)框，其中包含df1和df2中滿足條件的行。

注意：merge()函數(shù)默認執(zhí)行的是內(nèi)連接（inner join），這意味著只有當兩個表中的行在指定的列上都有匹配時，才會出現(xiàn)在結(jié)果中，如果你想執(zhí)行其他類型的連接（如左連接、右連接或全連接），你可以傳遞相應的參數(shù)給merge()函數(shù)。pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B', 'C'], how='outer')將執(zhí)行全連接。

本文題目：pandas多條件模糊匹配兩個表
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