python中dataframe的merge有几种形式

在Python的pandas库中，DataFrame的合并操作主要有三种基本形式：

1. **inner join (默认)**：也称为内连接或精确匹配。它只返回两个DataFrame中在索引列上都存在的行。如果某个键值在其中一个DataFrame中存在而在另一个中不存在，则不会出现在结果中。

   df1.merge(df2, on='column_name')

2. **outer join**：返回左、右DataFrame的所有行，不管它们在对方是否匹配。包括所有的NULL值。

   df1.merge(df2, how='outer', on='column_name')

3. **left join / right join**: 分别返回左DataFrame（左连接）或右DataFrame（右连接）的所有行，以及匹配的右侧或左侧数据。如果有不匹配的数据，会在结果中填充NaN值。

- 左连接 (`df1.merge(df2, how='left', on='column_name')`)
- 右连接 (`df1.merge(df2, how='right', on='column_name')`)

此外，还有一种特殊情况，即**cross join**（笛卡尔积），它不基于任何键，而是简单地将两个DataFrame按照行和列全部配对。

df1.merge(df2, how='cross', left_index=True, right_index=True)

每个DataFrame都需要有一个明确的列名用于连接，如果没有，通常会使用索引来进行合并。