python 连表取两个表都有的

在Python中，如果你想要从两个数据表（比如CSV文件、数据库查询结果或者Pandas DataFrame等）中同时获取那些都存在的行或列，通常你需要先将这两个表合并（join）。这里有几个常见的方法：

1. **内连接（Inner Join）**: 使用pandas库中的`merge()`函数，当两表中存在共同的键（通常是列名），内连接会只保留两个表中都有匹配项的数据。

import pandas as pd

# 假设df1和df2是两个DataFrame，它们有一个相同的列名'key'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

2. **左连接（Left Join）**: 如果你想保留第一个表的所有记录，即使在第二个表中没有找到匹配，可以使用`left`关键字。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

3. **右连接（Right Join）**: 反之，如果想保留第二个表的所有记录，可以在`how`参数中使用`right`。

4. **全连接（Full Join）**: 如果需要包含所有原始表中的行，不论是否有匹配，可以使用`how='full'`。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='full')

**相关问题--:**
1. Pandas中如何进行外连接（Outer Join）？
2. 如果表中的键值有缺失，上述操作会出现什么问题？
3. 在实际应用中，为什么要使用不同类型（如内连接、左连接）的表连接？