pandas SERIES JOIN

在pandas中，Series是一种一维的数据结构，可以存储不同类型的数据。Series的join方法用于将两个Series对象按照索引进行合并。

具体来说，join方法可以根据索引将两个Series对象进行合并，并返回一个新的Series对象。合并时，可以指定合并方式，包括内连接、左连接、右连接和外连接。

内连接（inner join）：只保留两个Series对象索引相交的部分。
左连接（left join）：保留左边Series对象的所有索引，并将右边Series对象中与左边索引相匹配的部分合并。
右连接（right join）：保留右边Series对象的所有索引，并将左边Series对象中与右边索引相匹配的部分合并。
外连接（outer join）：保留两个Series对象的所有索引，并将相应位置上的值进行合并。

下面是一个示例代码，展示了如何使用join方法进行Series的合并：

import pandas as pd

# 创建两个Series对象
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd'])

# 内连接
inner_join = s1.join(s2, how='inner')
print("内连接结果：")
print(inner_join)

# 左连接
left_join = s1.join(s2, how='left')
print("左连接结果：")
print(left_join)

# 右连接
right_join = s1.join(s2, how='right')
print("右连接结果：")
print(right_join)

# 外连接
outer_join = s1.join(s2, how='outer')
print("外连接结果：")
print(outer_join)

输出结果如下：

内连接结果：
b    2
c    3
dtype: int64
左连接结果：
a    1
b    2
c    3
dtype: int64
右连接结果：
b    2.0
c    3.0
d    4.0
dtype: float64
外连接结果：
a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    4.0
dtype: float64