join left join right join inner join

这四种都是 SQL 中的连接查询，用于将多个表中的数据进行关联查询。

- JOIN：等价于 INNER JOIN，只返回两个表中匹配的行。
- LEFT JOIN：返回左表中所有的行，以及右表中匹配的行。如果右表中没有匹配的行，则返回 NULL 值。
- RIGHT JOIN：返回右表中所有的行，以及左表中匹配的行。如果左表中没有匹配的行，则返回 NULL 值。
- INNER JOIN：只返回两个表中匹配的行。

相关问题

inner join， left join， right join

### 不同类型的SQL表连接方式及其用法

#### Inner Join（内连接）

内连接返回两个表中都满足连接条件的行。这意味着只有当左表和右表都有匹配的数据时，才会出现在最终的结果集中。如果某个行在一个表中存在而在另一个表中不存在，则该行不会出现在结果集中。

SELECT * 
FROM student s 
INNER JOIN class c 
ON s.c_num = c.id;

此查询会返回学生表 `student` 和班级表 `class` 中具有相同 `c_num` 和 `id` 值的所有记录[^2]。

#### Left Join（左外连接）

左外连接返回左表中的所有数据，即使在右表中没有找到相应的匹配项也会显示出来；而对于那些找不到对应关系的情况，在右边部分会出现空值(NULL)来填充缺失的信息。

SELECT A.*, B.* 
FROM A 
LEFT JOIN B 
ON A.id = B.id;

这段代码表示从表A获取全部条目，并尝试基于ID字段关联到表B上的相应项目。如果有任何表A内的元素无法映射至表B，则其来自表B的部分会被置为空(null)[^4]。

#### Right Join（右外连接）

右外连接正好与左外连接相反——它优先考虑右侧表格的内容并尽可能多地保留下来。具体来说就是说无论左侧是否有相配的对象都会被纳入输出之中；而一旦遇到左边缺少伙伴的情形下则会在那一侧补上null作为占位符。

SELECT A.*, B.* 
FROM A 
RIGHT JOIN B 
ON A.id = B.id;

上述语句将展示表B里的每一个实例，同时寻找它们能在表A里对应的实体。假如某一行仅存在于表B而不属于表A的一部分，那么这部分就会由null代替呈现给用户[^3]。

left join right join inner join

在SQL中，JOIN操作用于合并两个或多个表中的行，根据它们之间的关联列（键）进行匹配。在Python的pandas库中，没有直接的`left join`, `right join`, 和 `inner join`函数，但你可以使用`merge()`函数来实现这些类型的连接。

1. **INNER JOIN (内连接)**:
- 当你想保留两个表中只有匹配项时，可以使用`inner_join`。它返回结果集中只包含两个表中都存在的行。

   pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='inner')

2. **LEFT JOIN (左连接，也叫左外联接)**:
- 左连接返回左表的所有行以及右表与之匹配的行；如果右表中没有匹配，则结果中的值为NaN。

   pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='left')

3. **RIGHT JOIN (右连接，也叫右外联接)**:
- 类似于左连接，但返回的是右表的所有行以及左表与之匹配的行。

   pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='right')

4. **LEFT OUTER JOIN (左外连接，等同于LEFT JOIN)**:
- 同左连接，保留左表所有数据，即使右表无匹配也会显示左表的数据。

5. **RIGHT OUTER JOIN (右外连接，等同于RIGHT JOIN)**:
- 同右连接，保留右表所有数据，即使左表无匹配也会显示右表的数据。

记得在执行这些操作之前，确保你有正确的列名或索引（`on`参数），并且两个DataFrame至少有一个共同的键。如果你需要更详细的帮助，请提供具体的表结构和示例数据。