摘要 数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！ 1.merge函数的参数一览表 2.创建两个DataFrame 3.pd.merge()方法设置连接字段。 默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的字段key进行合并，即等价于on=‘key'。 也可以显示的设置on=‘key’，这里也推荐这么做。 当两边合并字段不同

#GeoJSON-JSON 合并 此脚本基于公共属性合并 GeoJSON 和 JSON 文件。 在此示例中，爱荷华州县的 GeoJSON 文件 (counties.geojson) 有一个名为“NAMELSAD10 的属性，其中包含县名。这与 JSON 文件 (census.json) 中名为 name 的属性匹配，该属性也包含县名。 要加载，请打开 index.html。 然后复制 merge.js 中的内容并粘贴到您的控制台中。 控制台中将显示合并的 GeoJSON 文件。 将其复制并粘贴到现有的 GeoJSON 文件上。

快速浏览一、append与assign1.append方法（加行）（a）append利用序列添加行（必须指定name）（b）append用DataFrame添加表(多行)2.assign方法（加列）二、combine与update（表的填充）1.comine方法（a）填充对象（b）一些例子（c）combine_first方法2. update方法（a）三个特点（b）例子三、concat方法四、merge与join1.merge函数2. join函数五、问题与练习阶段总结Reference #从清华镜像拉装1.0.3版本的Pandas !pip install -i https://pypi.t

程序员私藏的工具轻松实现项目开发一个命令发起Merge Request项目代码提交合并，可以指定代码Code View审核人。 不会用，随时私信作者。 最新git项目开发中一键发起merge request工具，自动识别本地环境，支持windows、Linux、Mac，包含使用教程和资料。 非常简单的使用，下载脚本后，根据教程进行简单的配置，根据自己的操作系统类型，把注释部分选用就可以了。

Araxis Merge 是一个可视化的文件比较、合并和同步的软件。已汉化，已破解

一个很不错的Word插件，可以批量修改邮件并发送，有破解

LibTiff没有提供自带的IFD维度上快速合并/拆分的算法。对于压缩了的Tiff文件，只能先解码写入内存，再重新编码写入合并的新文件。但实际上，Tiff文件中各个IFD彼此是独立压缩的，在IFD维度上进行合并，并不需要读出图像的实际值，这就有了性能优化的空间。本工具利用这一点，绕过LibTiff层直接进行底层读写，避免解压/压缩步骤，实现快速合并/拆分。 公开以下函数： TiffCountIfds，清点Tiff中IFD的个数 TiffSplit，并行拆分单个Tiff为多个文件 TiffMerge，顺序合并多个Tiff为单个文件，也可以追加到已有Tiff

最强的对比工具，准确率比Beyond Compare强。 一直使用，纯净 2017，亲测可用

test-merge-yaml

此函数使用 apache pdfbox（包含在 Matlab 中）将多个 pdf 文件合并为一个文档。 用法： inputFiles = {'foo.pdf', 'bar.pdf}; outputFileName = 'foobar.pdf'; mergePdfs(inputFiles, outputFileName);