.merge是常用的主键合并的函数，但不能够实现左连接和右连接

你说的是 pandas 中的 .merge 函数，它用于合并两个 DataFrame，其中一个常用的参数就是 on，表示要合并的主键。它可以实现内连接（默认方式）、左连接和右连接，只需要通过 how 参数指定不同的连接方式即可。

具体来说，如果 how='outer'，则表示进行外连接（即包含左连接和右连接），如果 how='left'，则表示进行左连接，如果 how='right'，则表示进行右连接。需要注意的是，当进行左连接或右连接时，可能会出现缺失值，需要根据实 2, 6]
new_list = sorted(my_list, reverse=True)
print(new_list) # 输出 [9, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

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9、下列关于 concat 函数、append ⽅法、merge 函数和 join ⽅法的说法正确的是(D)。 A. concat是最常⽤的主键合并的函数，能够实现内连接和外连接 B. append-纵向堆叠，适⽤于所有纵向堆叠情况 C. merge 是最常⽤的主键合并的函数，但不能够实现左连接和右连接 D. join是常⽤的主键合并⽅法之⼀，但不能够实现左连接和右连接

D. join是常用的主键合并方法之一，但不能够实现左连接和右连接。

concat函数是用于在不同轴上将多个DataFrame进行堆叠的函数，可以实现纵向堆叠和横向堆叠，但不能实现主键合并。append方法是concat函数的简化版本，只能实现纵向堆叠。merge函数用于基于一组键将不同DataFrame中的行连接起来，是一种常用的数据合并方法，可以实现内连接、左连接、右连接和外连接。而join函数是基于DataFrame的索引进行连接的函数，可以实现内连接、左连接和右连接，但不能够实现外连接。

#使用merge函数合并数据1.csv和数据2.csv，主键为“商品”

在Python中，你可以使用pandas库的`merge()`函数来合并两个CSV文件，比如数据1.csv和数据2.csv。这个函数通常基于共享的列，也就是我们所说的主键或者索引进行合并。假设"商品"列在两份数据中都作为连接字段，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 加载第一个数据集
data1 = pd.read_csv('数据1.csv')
# 加载第二个数据集
data2 = pd.read_csv('数据2.csv')

# 将"商品"设为主键或索引
data1.set_index('商品', inplace=True)
data2.set_index('商品', inplace=True)

# 使用merge()函数，指定连接的关键字为"商品"
merged_data = data1.merge(data2, how='outer', on='商品') 

# 'how'参数可以选择左联接、右联接、内联接等，这里是默认的外联接（outer），保留所有行
# 如果数据1的商品都在数据2中，则结果会有所有的商品，如果有缺失，则对应列会显示NaN值

# 保存合并后的数据到新的CSV文件
merged_data.to_csv('合并后的数据.csv', index=False)