在使用Pandas进行数据处理时，`pd.merge`和`df.merge`是两个常见的函数，它们都能实现数据合并操作，但应用场景略有不同。✨
首先，`pd.merge`是一个独立的函数，通常用于直接合并两个DataFrame对象。它灵活性强，适合一次性操作。例如：
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B1']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A2'], 'C': ['C0', 'C2']})
result = pd.merge(df1, df2, on='A')
```
而`df.merge`则是DataFrame对象的一个方法，更贴近面向对象编程风格。它可以直接调用，语法简洁直观，适合链式操作。例如：
```python
result = df1.merge(df2, on='A')
```
两者的参数基本一致，但在实际使用中，`pd.merge`更适合全局性操作，而`df.merge`则更贴近日常数据处理流程。💡
总结来说，选择哪个取决于个人习惯与代码风格，两者殊途同归！🌟
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