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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。

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