Python Pandas – INNER JOIN和LEFT SEMI JOIN的区别

首先，INNER JOIN和LEFT SEMI JOIN都是数据关联操作，用于根据一个或多个指定的联接键连接两个或多个表或数据框。它们在连接操作的结果上是不同的，下面具体讲解。

1. INNER JOIN

INNER JOIN是一种基本的联接方式，它只返回两个表中联接键相同的行。它返回的数据包括联接键在两个表中都有的行，即“内部完全匹配”。

例如，有两个数据框df1和df2，它们的结构如下所示：

df1：

   key  value1
0   A      1
1   B      2
2   C      3

df2：

   key  value2
0   A      10
1   D      20
2   E      30

如果我们对df1和df2进行INNER JOIN操作：

pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

则返回的结果将只包含key在df1和df2中都存在的行，即：

   key  value1  value2
0   A      1      10

1. LEFT SEMI JOIN

LEFT SEMI JOIN是一种只返回左表中有匹配行的联接方式。它的结果将只包含左表中存在的联接键的行，且没有右表相关的信息。

LEFT SEMI JOIN等价于LEFT JOIN操作，但是只选取右表中包含在联接键中的行，然后把结果集限制在左表中。

例如，仍然使用上述的df1和df2，通过LEFT SEMI JOIN操作：

pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

则返回的结果仅包括df1中存在的联接键A、B和C，右表中的D和E被排除，结果为：

   key  value1  value2
0   A      1      10
1   B      2      NaN
2   C      3      NaN

简单来讲，INNER JOIN返回的结果包含了两个表中完全匹配的行，而LEFT SEMI JOIN仅返回左表中存在的匹配行，右表中不存在的行被排除在外。

以上就是Python Pandas中INNER JOIN和LEFT SEMI JOIN的区别，希望能够帮助到您。