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在 Python 中，可以使用 pandas 库的 merge() 函数来解决多对多匹配的问题。merge() 函数可以将两个或多个数据集按照指定的列（或索引）进行匹配，并将匹配的结果合并在一起。
下面是一个示例代码，演示如何使用 merge() 函数解决多对多匹配的问题：

import pandas as pd
# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
# 使用 merge() 函数进行匹配
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)

输出结果为：

A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

在这个示例中，我们创建了两个数据集 df1 和 df2，并且都包含了一个列 key。然后使用 merge() 函数将这两个数据集按照 key 列进行匹配，得到了匹配结果 result。
需要注意的是，merge() 函数默认进行的是内连接（inner join），即只保留两个数据集中 key 列匹配的行。如果想要进行其他类型的连接，可以通过设置 how 参数来指定连接方式，如 how=’left’ 表示左连接，how=’right’ 表示右连接，how=’outer’ 表示外连接等。
除了使用 merge() 函数，也可以使用其他数据分析库中的对应函数来解决多对多匹配的问题，比如 SQLAlchemy 库的 join() 函数。

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