[python]Pandas中的join方式

连表查询方式共包括4种：inner、left、right、outer。那么这四种方式有什么区别？

假设有以下两个dataframe：A、B。A有属性user_id、sku_id，B有属性sku_id、cate。尝试使用4种方式按照sku_id连表操作。

A	user_id	sku_id		B	sku_id	label
0	0	101		0	101	1
1	0	109		1	102	1
2	1	102		2	103	2
3	1	100		3	104	3
4	1	99		4	105	3
5	2	111		5	106	4
6	3	112		6	107	5
7	4	108		7	108	5

1.inner：df1和df2的左右位置无影响，取df1和df2共有的sku_id，并添加df1的属性user_id和df2的属性label，下表：df1 inner join df2

(A|B)	sku_id	label	user_id
0	101	1	0
1	102	1	1
2	108	5	4

2.left:df1和df2的左右位置有影响，如df1左连接df2，则取df1的所有行，如果该行sku_id的df2可查到，则添加df2的label，否则添加空值，下表：df1 left join df2

(A|B)	sku_id	user_id	label
0	101	0	1
1	109	0	NaN
2	102	1	1
3	100	1	NaN
4	99	1	NaN
5	111	2	NaN
6	112	3	NaN
7	108	4	5

3.right：df1和df2的左右位置有影响，同左连接，df1 left join df2==df2 right join df1

4.outer:df1和df2的左右位置无影响，如df1的sku_id与df2匹配，则合并df1的行与df2的行，否则填充空值

(A|B)	sku_id	user_id	label
0	101	0	1
1	109	0	NaN
2	102	1	1
3	100	1	NaN
4	99	1	NaN
5	111	2	NaN
6	112	3	NaN
7	108	4	5
8	103	NaN	2
9	104	NaN	3
10	105	NaN	3
11	106	NaN	4
12	107	NaN	4