其中一个区别是merge创建了一个新索引，而join则保留了左边的索引。如果您错误地假设索引不会因合并而改变，则可能会对以后的转换产生很大的影响。

例如:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'org_index': [101, 102, 103, 104],
                    'date': [201801, 201801, 201802, 201802],
                    'val': [1, 2, 3, 4]}, index=[101, 102, 103, 104])
df1

       date  org_index  val
101  201801        101    1
102  201801        102    2
103  201802        103    3
104  201802        104    4

-

df2 = pd.DataFrame({'date': [201801, 201802], 'dateval': ['A', 'B']}).set_index('date')
df2

       dateval
date          
201801       A
201802       B

-

df1.merge(df2, on='date')

     date  org_index  val dateval
0  201801        101    1       A
1  201801        102    2       A
2  201802        103    3       B
3  201802        104    4       B

-

df1.join(df2, on='date')
       date  org_index  val dateval
101  201801        101    1       A
102  201801        102    2       A
103  201802        103    3       B
104  201802        104    4       B

Join:默认索引(如果任何相同的列名，那么它将在默认模式下抛出一个错误，因为你没有定义lsuffix或rsuffix))

df_1.join(df_2)

合并:默认相同的列名(如果没有相同的列名，将在默认模式下抛出错误)

df_1.merge(df_2)

在这两种情况下，参数有不同的含义

df_1.merge(df_2, on='column_1')

df_1.join(df_2, on='column_1') // It will throw error
df_1.join(df_2.set_index('column_1'), on='column_1')

Pandas.merge()是用于所有合并/连接行为的底层函数。

DataFrames提供了pandas.DataFrame.merge()和pandas.DataFrame.join()方法，作为访问pandas.merge()功能的方便方式。例如，df1。Merge (right=df2，…)相当于pandas。合并(左=df1，右=df2，…)

以下是df.join()和df.merge()之间的主要区别:

lookup on right table: df1.join(df2) always joins via the index of df2, but df1.merge(df2) can join to one or more columns of df2 (default) or to the index of df2 (with right_index=True). lookup on left table: by default, df1.join(df2) uses the index of df1 and df1.merge(df2) uses column(s) of df1. That can be overridden by specifying df1.join(df2, on=key_or_keys) or df1.merge(df2, left_index=True). left vs inner join: df1.join(df2) does a left join by default (keeps all rows of df1), but df.merge does an inner join by default (returns only matching rows of df1 and df2).

所以，一般的方法是使用熊猫。合并(df1, df2)或df1. Merge (df2)。但是对于许多常见的情况(保留df1的所有行并连接到df2中的索引)，可以通过使用df1.join(df2)来节省一些输入。

关于这些问题的一些说明，请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#database-style-dataframe-joining-merging:的文档

merge is a function in the pandas namespace, and it is also available as a DataFrame instance method, with the calling DataFrame being implicitly considered the left object in the join. The related DataFrame.join method, uses merge internally for the index-on-index and index-on-column(s) joins, but joins on indexes by default rather than trying to join on common columns (the default behavior for merge). If you are joining on index, you may wish to use DataFrame.join to save yourself some typing.

...

这两个函数调用是完全等价的: 离开了。加入(右,= key_or_keys) pd。merge(left, right, left_on=key_or_keys, right_index=True, how='left'， sort=False)

从本文档中

Pandas提供了一个单一的功能，合并，作为所有的入口点 DataFrame对象之间的标准数据库连接操作: merge(left, right, how='inner'， on=None, left_on=None, right_on=None， left_index=False, right_index=False, sort=True 后缀=(“值”、“_y吗”),复制= True,指标= False)

和:

DataFrame。Join是一种方便的方法，用于组合两个列 潜在的不同索引的数据帧到一个单一的结果 DataFrame。这里有一个非常基本的例子:这里的数据对齐是打开的 索引(行标签)。同样的行为可以使用 Merge加上指示它使用索引的附加参数: Result = pd。merge(left, right, left_index=True, right_index=True， =“外”)

其中一个区别是merge创建了一个新索引，而join则保留了左边的索引。如果您错误地假设索引不会因合并而改变，则可能会对以后的转换产生很大的影响。

例如:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'org_index': [101, 102, 103, 104],
                    'date': [201801, 201801, 201802, 201802],
                    'val': [1, 2, 3, 4]}, index=[101, 102, 103, 104])
df1

       date  org_index  val
101  201801        101    1
102  201801        102    2
103  201802        103    3
104  201802        104    4

-

df2 = pd.DataFrame({'date': [201801, 201802], 'dateval': ['A', 'B']}).set_index('date')
df2

       dateval
date          
201801       A
201802       B

-

df1.merge(df2, on='date')

     date  org_index  val dateval
0  201801        101    1       A
1  201801        102    2       A
2  201802        103    3       B
3  201802        104    4       B

-

df1.join(df2, on='date')
       date  org_index  val dateval
101  201801        101    1       A
102  201801        102    2       A
103  201802        103    3       B
104  201802        104    4       B

将其类比为SQL“熊猫合并是外部/内部连接，熊猫连接是自然连接”。因此，当你在pandas中使用merge时，你想要指定你想要使用哪种类型的sql连接，而当你使用pandas连接时，你真的想要有一个匹配的列标签来确保它连接