在日常数据处理中，将两张表拼接起来使用是常见的操作，这在SQL中被称为join，在Pandas中则通过merge实现。为了方便维护，公司数据常分表存储，如用户信息与消费情况分别存于不同表。合并表格的关键是识别用户，通过共同键完成信息匹配。merge有四种类型：inner、left、right、outer。
以inner为例，它选取两张表键的交集进行拼接，即只考虑两表共有的用户信息。首先，假设我们有用户基本信息与消费信息两张表，键为userid。当使用inner合并时，取两表userid的交集，进行一一对应匹配。若一个用户对应多条消费记录，同样进行复制匹配。合并结果如图所示。
以left和right为例，这两种方式被称为左连接和右连接。它们以表格左侧或右侧的键为基准进行配对，缺失值用NaN填充。以演示数据为例，使用left连接，图解显示了匹配过程和结果，对比right连接，结果相同，只是表格位置调换。
outer连接选取两张表键的并集进行拼接，即合并所有用户信息，未匹配的使用NaN填充。仍以演示数据为例，图解展示了合并过程和结果。
merge的不同类型在于选择合并时使用的键集合不同，掌握这些类型有助于高效处理数据。至此，关于Pandas的merge介绍完毕。
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回答时间：2025-01-19 09:42
