Ключи с разными именами в Pandas

В двух таблицах ключ может означать одно и то же, но называться по-разному. Функция merge умеет сопоставить левый столбец с правым, если передать оба имени отдельно.

Соберём учеников с полем num и оценки с полем code, укажем оба ключа в вызове и выведем таблицу:

import pandas as pd

students = pd.DataFrame({
	'num': [1, 2],
	'name': ['Ann', 'Bob'],
})
marks = pd.DataFrame({
	'code': [1, 2],
	'mark': [80, 90],
})
journal = pd.merge(
	students,
	marks,
	left_on='num',
	right_on='code',
)
print(journal) # выведет    num name  code  mark
               #          0    1  Ann     1    80
               #          1    2  Bob     2    90

Строки соединились по совпадающим числам 1 и 2. В ответе видны оба столбца ключа - num и code, потому что имена изначально были разными.

Слева автомобили с полем car_no и моделью, справа владельцы с полем auto_id и именем. Свяжите таблицы по этим полям и выведите результат с двумя строками.

Таблица заказов использует столбец order_key, таблица доставки - ship_key; совпадают значения 10 и 20. Получите общую таблицу с адресом для каждого заказа и выведите её.

В журнале посещений ключ называется visit_id, в справочнике клиник - clinic_ref. Объедините данные так, чтобы к каждому визиту подтянулось название клиники, и выведите таблицу.