left join on or 优化_pandas中merge/join有什么区别？

越来越多的人学习python，更确切的说是pandas，包中最让人迷惑的是merge 和join，以下将说一说他们之间的区别和联系：

总的来说：pandas.merge()才是老大，merge/join 都是臭弟弟。

pandas.DataFrame.merge() 和pandas.DataFrame.join() 为了更加方便的实现数据的pandas.merge()的方法，

举例来说：一下两种方式是等价的。

df1.merge(right=df2, ...)

pandas.merge(left=df1, right=df2, ...).

具体说df.join()和df.merge()两个弟弟的区别:

两表key值类型:
1. df1.join(df2) 通常joindf2的index
2. df1.merge(df2) 又可以用数据columns也是可以是index.
默认, df1.join(df2) key是df1的索引进行连接， df1.merge(df2) 用的是df1的行作为key进行连接。
同时可以进行自定义的指定：df1.join(df2, on=key_or_keys) or df1.merge(df2, left_index=True).
df1.join(df2) 默认左连接， df.merge 默认内连接

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