full join和 full outter join 有区别吗

实际上，`full join`和`full outer join`是同一个概念，通常情况下它们是等价的，表示的是两个表之间的全外连接（full outer join），即返回两个表中所有的行，包括匹配和不匹配的行。

在一些数据库系统中，如MySQL，只支持`left join`、`right join`和`inner join`，不支持`full join`，但可以使用`left join`和`right join`的组合模拟实现`full join`的效果。在这种情况下，`full outer join`也被称为`full join`，但是其实质和语法与`full outer join`是相同的。

相关问题

full join和 full outter join 有什么区别

Full join和full outer join都是SQL中的连接查询，但是它们有以下区别：

1. Full join返回两个表中所有行的联结结果，即左表和右表中的所有数据行都会出现在结果集中，无论是否匹配。而full outer join也返回两个表中所有行的联结结果，但是只有在左表和右表中都存在匹配的行才会出现在结果集中。

2. Full join语法如下：

   SELECT *
   FROM table1
   FULL JOIN table2
   ON table1.column_name = table2.column_name;

Full outer join语法如下：

   SELECT *
   FROM table1
   FULL OUTER JOIN table2
   ON table1.column_name = table2.column_name;

3. Full join在MySQL中不支持，而full outer join在MySQL中被称为full join。

总的来说，full join和full outer join都可以用来查询两个表中的所有数据，但是它们的语法和返回结果略有不同。

pd.merge的inner和哦outter的区别

`pd.merge()` 是 Pandas 中用于合并数据集的函数。它的 `how` 参数可以设置为 `inner` 或 `outer`，分别对应内连接和外连接。

内连接 (`inner`) 只会保留两个数据集中都存在的行，即只会保留两个数据集中都有匹配的值的行。

而外连接 (`outer`) 则会保留所有的行，对于缺失的值，会填充为缺失值 NaN。

举个例子，假设我们有两个数据集 `df1` 和 `df2`：

df1:

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

df2:

   A  C
0  1  x
1  2  y
2  4  z

对于内连接，合并后的结果为：

pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

   A  B  C
0  1  a  x
1  2  b  y

对于外连接，合并后的结果为：

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

   A    B    C
0  1    a    x
1  2    b    y
2  3    c  NaN
3  4  NaN    z