题解 | #短视频用户数据和购买数据#

merge函数可以基于一个或多个键将两个数据框合并在一起。 pd.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) left：左侧数据框。 right：右侧数据框。 how：合并的方式，可以是以下之一： 'left'：左连接，保留左侧数据框的所有行。 'right'：右连接，保留右侧数据框的所有行。 'outer'：外连接，保留两个数据框的所有行。 'inner'：内连接，保留两个数据框的交集行。 on：用于连接的列名。如果两个数据框有相同的列名，则只需指定一次。 left_on：左侧数据框中用于连接的列名。 right_on：右侧数据框中用于连接的列名。 left_index：使用左侧数据框的行索引作为连接键。 right_index：使用右侧数据框的行索引作为连接键。 suffixes：用于在列名冲突时添加的后缀。 indicator：添加一列指示每个观察值的合并来源。

布尔索引的基本思想是生成一个布尔Series（包含True或False的序列），然后使用这个布尔Series来过滤数据框或Series。 sumdf['shop_name'][sumdf['Fans'] > 10000]结合了布尔索引和列选择，用于从数据框中筛选出符合条件的行，并获取指定列的值