在Python中，我们可以使用pandas库的merge()函数来合并两个表。
merge()函数的语法为：pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
其中，left和right参数是要合并的两个表，how参数指定了合并方式，on参数指定了要合并的列名，left_on和right_on参数分别指定了左右两个表要合并的列名，left_index和right_index参数分别指定了左右两个表是否使用索引作为合并的键。
下面是一个示例，假设我们有两个表df1和df2：
import pandas as pd
# 创建示例表 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'age': [20, 25, 30]})
# 使用 merge() 函数合并两个表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner')
print(merged_df)
输出结果为：
id name age
0 1 Alice 20
1 2 Bob 25
在上述示例中，我们使用merge()函数将df1和df2两个表按照id列进行合并，合并的方式为内连接（inner）。最终得到的合并结果为包含了id、name和age三列的新表merged_df。
