你可以用下面的句子，这句话简短易懂:

merged_data= df1.merge(df2, on=["column1","column2"])

另一种表达方式:

new_df = A_df.merge(B_df, left_on=['A_c1','c2'], right_on = ['B_c1','c2'], how='left')

你可以用下面的句子，这句话简短易懂:

merged_data= df1.merge(df2, on=["column1","column2"])

这里的问题是，通过使用撇号，您正在将传递的值设置为字符串，而实际上，正如文档中@Shijo所述，该函数期望的是标签或列表，而不是字符串!如果列表包含为左右数据框架传递的每个列名，则每个列名必须单独在撇号中。根据上面所说的，我们可以理解为什么这是不正确的:

new_df = pd.merge(A_df, B_df,  how='left', left_on='[A_c1,c2]', right_on = '[B_c1,c2]')

下面是正确使用函数的方法:

new_df = pd.merge(A_df, B_df,  how='left', left_on=['A_c1','c2'], right_on = ['B_c1','c2'])

这对我来说是可行的，对于n个文件XLS

# all_reports_paths contain one array with all paths per files
for a in all_reports_paths:
    
    df.append( pd.read_excel(a,skiprows=X,skipfooter=X))

df_glob = pd.DataFrame(columns=columns)

for dataframe in df:

    df_glob = pd.concat([df_glob,pd.DataFrame(dataframe)],axis=0)

# finally df_glob contain all data

试试这个

new_df = pd.merge(A_df, B_df,  how='left', left_on=['A_c1','c2'], right_on = ['B_c1','c2'])

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html

left_on:标签或列表，或数组类的字段名，以左侧连接 DataFrame。可以是向量的长度或向量的列表 DataFrame使用特定的向量作为连接键，而不是 列 right_on:标签或列表，或要加入的类似数组的字段名 在右DataFrame或vector/ vector列表中每left_on文档