在使用python语言进行数据分析的过程中，我们的数据，有很大一部分是结构化数据，也就是比较整齐的数据。

这里，我不展开讲什么是结构化数据，因为这个范围太过于庞大。但是，有一个知识点，必须要讲一下。这个知识点就是，数据的主键。

之前，我们讲过利用concat函数进行数据合并操作。通常情况下，concat函数只是把各种原始数据集，一股脑的按照行，或者是列，进行合并。

通俗点讲，就是把数据直接一锅粥的放在一起，不考虑数据的结构问题，因为行和列缺失的话，都可以通过缺失值来进行填补。

数据的主键

而今天要讲的merge函数，等同于SQL语言中的连接语句，需要使用到数据的主键，也就是需要满足关系型数据库的第二范式。

这部分内容，过于抽象，我们使用merge函数进行数据连接操作，只需要知道数据的主键。也就是说，我们的数据集中，至少要有一列（通常是放在第一列），这一列中的数据，不允许出现重复值，能够唯一标识我们数据集中，每一行的值。

比如说，我们的人员信息表中的数据集，可能会有：身份证号码，姓名，年龄，等等数据。那么，身份证号码这一列，就是我们人员信息表的主键列，我们每个人，都可以通过身份证号码来唯一标识，因为我们每一个人，都只有一个身份证号码，不会重复。

数据连接的类型

使用merge函数连接数据，和使用sql语言命令连接数据，基本一致，也是有三种连接的类型。

一对一连接

这种连接方式，适用于同一批数据，分散在不同的数据集中的情况。

比如说，我们的个人信息，可能就会分为基本信息部分，教育信息部分，工作信息部分等等。每一部分信息，都是通过身份证号码的关键字来唯一标识。

这样，我们就可以通过一对一连接，把这几部分，都是表示我们个人信息的数据集，连接起来，以便后续进行分析和处理。

多对一连接

这里，我举例来进行说明。比如说，假设我们是订单处理员，我们每天会处理很多个订单。那么，订单和处理员的关系，就是多对一的关系。

在订单中，需要加入处理员的身份证号码，用来确认这个订单是某个处理员完成的。这样的话，我们就可以通过身份证号码，把订单数据和处理员数据，连接起来，形成一个新的数据集。

多对多连接

多对多连接，是比较抽象的一种连接过程。我还是通过例子，来帮助大家了解这种连接方式。

比如说，我们的政府部门，会有就业数据。在就业数据中，求职者可以向多个公司求职，而公司呢，也可以接受多个求职者的求职请求。

这种情况下，求职者和公司之间，就是多对多的关系。我们的政府，如果需要对就业数据进行分析处理的话，就需要把求职者和公司，通过多对多的连接方式，把数据连接起来。

一对一连接例子

我们先来看一个一对一连接的简单例子。

连接过程如下图所示

原始数据生成

原始数据集

使用merge函数，通过key连接

以上，就是一个一对一数据集连接的例子。在数据集left和right中，key完全一致，即表示两个数据集是一对一关系。

这样，就可以通过key关键字，把两个数据集中的数据，按照列的顺序，连接在一起，key关键字列保持不变。

左连接

在左连接中，merge函数的方法是：left，SQL语句的连接名称是：LEFT OUTER JOIN。

左连接表示的含义是，以左边数据集中的关键字为参照，连接左右两边的数据集。连接完成后的新数据集，保留左边数据集中的数据。右边数据集的列加入左边数据集，并且右边数据集中的关键字和左边数据集相等的话，填充加入列的数据。

我们还是通过例子进行说明

连接过程图示

生成原始数据集

原始数据格式

连接过程

我们可以观察数据，这里是通过left方法进行连接，所以保留left数据集中的数据。然后，我们是用联合主键的形式，也就是key1和key2联合起来进行连接。K1和K0，在left数据集中出现了一次，在right数据集中出现了两次，所以结果数据集中，就有两行K1和K0标识的数据集。

右连接

在右连接中，merge函数的方法是：right，SQL语句的连接名称是：RIGHT OUTER JOIN。

连接过程图示

连接过程

注意这里是以右侧数据集right为基准，所以保留right数据集中的数据，把left中的列，加入到right中，通过联合主键key1和key2进行连接。

外连接

在外连接中，merge函数的方法是：outer，SQL语句的连接名称是：FULL OUTER JOIN。

连接过程图示

连接过程

外连接，其实就是把左边和右边的主键全部放在一起，两边都有的主键，就回填所有列的数据。如果left没有的主键，则left的列，在新数据集中回填空值，right则相反。

内连接

在内连接中，merge函数的方法是：inner，SQL语句的连接名称是：INNER JOIN。

连接过程图示

连接过程

内连接可以这样理解，那就是左侧数据集和右侧数据集，联合主键相等，也就是左侧和右侧，同时出现的主键的数据行保留，最后生成新数据集。

总结

以上4种连接方式，是数据连接中的主要连接方式，也是merge函数中的主要连接方法。在实际数据分析和处理过程中，左连接和右连接运用场景更多一些，希望大家对照图示，参照代码，灵活熟练掌握这4种常用的数据连接方法。