在 Pandas 中，我们可以使用 merge() 函数将两个数据框合并到一起。下面我将提供一个完整的攻略，帮助你快速掌握如何使用 merge() 函数来合并两个 Pandas 数据框。
首先，我们需要了解一下 merge() 函数的参数。在合并两个数据框时，我们需要指定以下参数：
left：要合并的左侧数据框。right：要合并的右侧数据框。on：用于合并的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧的数据框中都存在。how：合并方式，可以是 left、right、outer 或 inner。suffixes：指定如果有重叠列名的情况下用于追加到列名后的后缀。
下面我将举例说明如何使用 merge() 函数来合并两个数据框。
首先，我们来创建两个数据框。
import pandas as pd
# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value': [5, 6, 7, 8]})
现在我们有了两个数据框，我们可以使用 merge() 函数来将它们合并到一起。
# 将两个数据框按照 'key' 列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
# 输出合并后的数据框
print(merged_df)
输出结果如下：
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
在上面的代码中，我们使用 merge() 函数将两个数据框按照 ‘key’ 列进行合并。我们使用 on 参数来指定用于合并的列。由于第一个数据框中没有 ‘E’ 和 ‘F’ 两个键，所以它们不会出现在合并后的数据框中。同时，我们也可以看到，因为两个数据框中都有 ‘value’ 列，merge() 函数在合并后会自动对它们加上后缀。
除了 on 参数之外，merge() 函数还可以使用 how 参数来指定合并方式。’left’、’right’、’outer’ 和 ‘inner’ 分别代表左外连接、右外连接、外连接和内连接。在实际使用中，我们根据具体的需求来选择不同的合并方式。
以上就是使用 merge() 函数将两个 Pandas 数据框合并的完整攻略。