Pandas库中的merge()和join()函数都是用于合并数据表的。虽然它们的目的相同，但是使用方式和结果却有所不同。 1. merge()：这是pandas中最常用的合并数据表的方法。它主要根据一个或多个键（key）将两个或多个DataFrame对象进行合并。这些键可以是列名，也可以是索引名。merge()函数支持多种类型的合并操作，包括内连接（inner join）、左连接（left join）、右连接（right join）和全连接（full join）。 例如，假设我们有两个数据表df1和df2，它们有一个共同的列'key'，我们可以使用以下代码将它们进行内连接： ```python df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner') ``` 2. join()：这个函数主要用于基于索引进行合并。它可以将多个DataFrame对象沿着一条轴（通常是行）进行合并。默认情况下，join()函数执行的是左连接操作，即保留左侧数据表的所有行，只包含右侧数据表与左侧数据表索引匹配的列。 例如，假设我们有两个数据表df1和df2，它们有相同的行索引，我们可以使用以下代码将它们进行左连接： ```python df3 = df1.join(df2) ``` 总的来说，如果我们要根据列进行合并，通常会使用merge()函数；如果我们想要基于索引进行合并，那么join()函数可能会更方便。