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。