两个表格怎么合并

垂直合并：数据行的整合艺术

操作指南（Excel/Google Sheets篇）：

3. 使用“删除重复值”功能，轻松去除重复的行数据。这一功能在Excel中位于“数据”菜单下。

而在Python Pandas的世界里，操作更为简洁：

```python

import pandas as pd

df_combined = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

```

只需几行代码，数据便得以垂直整合。

水平合并：列数据的巧妙结合

操作指南（Excel/Google Sheets篇）：

使用`VLOOKUP`或`XLOOKUP`函数，根据关键列匹配数据。例如：

```excel

=VLOOKUP(A2, Sheet2!A:B, 2, FALSE) 根据A列匹配Sheet2的B列数据

```

而在Python Pandas中：

```python

df_combined = pd.merge(df1, df2, on="共同列名", how="left") 左连接操作

```

按条件合并：精准匹配的艺术

在某些场景下，我们需要根据多个条件匹配数据。比如在Excel中，可以使用`INDEX`和`MATCH`的组合公式进行精准匹配。而在Python Pandas中，我们可以使用更直观的方式：

```python

df_combined = pd.merge(df1, df2, on=["列1", "列2"], how="inner") 内连接操作，仅保留匹配的数据。需要注意的是数据的一致性是关键。确保关键列如ID、名称的格式一致，避免空格或大小写差异导致的匹配问题。合并后还需检查重复数据并去除。在进行水平合并时，确保列的先后顺序保持一致。如果有更具体的需求或疑问，随时与我交流！