24、数据合并实用指南：一对一、多列一对一及一对多合并操作详解

数据合并实用指南：一对一、多列一对一及一对多合并操作详解

1. 一对一合并操作

在数据处理过程中，我们常常需要将不同数据表中的列进行合并，这就涉及到了合并操作。一对一合并是其中一种常见的方式，在这种合并中，左右数据表中用于合并的列值都是唯一的。

在合并操作中，我们通常会用到四种不同类型的连接方式，它们的特点如下：
| 连接类型 | 特点 |
| — | — |
| 内连接（Inner Join） | 仅保留左右数据表中合并列值都存在的行，即取两个表的交集。 |
| 外连接（Outer Join） | 返回所有行，包括合并列值在两个表中都存在的行、只在左表存在的行以及只在右表存在的行，也就是取两个表的并集。 |
| 左连接（Left Join） | 返回左数据表中合并列值存在的所有行，无论右表中是否有对应的值。 |
| 右连接（Right Join） | 返回右数据表中合并列值存在的所有行，无论左表中是否有对应的值。 |

下面我们通过一个具体的例子来演示如何进行这些操作：

import pandas as pd

# 加载两个NLS数据集
nls97 = pd.read_csv("data/nls97f.csv", low_memory=False)
nls97.set_index("personid", inplace=True)
nls97add = pd.read_csv("data/nls97add.csv")

# 查看数据集基本信息
print("nls97基本信息：")
nls97.head()
nls97.shape

pri