Interno, à esquerda, à direita e externo

Na prática, os dados raramente ficam em uma única tabela. Um join combina duas tabelas em uma, fazendo a correspondência entre linhas por meio de uma coluna compartilhada.

Todo join precisa de uma chave: a coluna cujos valores conectam as linhas das duas tabelas, como um id de cliente compartilhado.

No pandas, você faz essa combinação com merge. Você passa os dois DataFrames e informa em qual coluna-chave a correspondência deve ser feita.

Um join inner mantém apenas as linhas cuja chave existe nas duas tabelas. Tudo que não tiver correspondência simplesmente desaparece.

Um join left mantém todas as linhas da tabela à esquerda, preenchendo as colunas do lado direito com NaN quando não há correspondência.

Um join right mantém todas as linhas da tabela à direita. É apenas um join left com as tabelas trocadas de lugar.

Um join outer mantém todas as linhas das duas tabelas, combinando o que for possível e deixando NaN onde não houver correspondência.

O argumento how toma toda a decisão. Ele controla quais linhas sem correspondência permanecem, portanto escolha-o deliberadamente todas as vezes.

Tenha cuidado: um join inner remove silenciosamente as linhas sem correspondência, então seu resultado pode ser muito menor do que você esperava.

Quando quiser enriquecer uma tabela principal sem perder nenhuma de suas linhas, comece usando um join left. 👍

Após um join left, right ou outer, novos valores NaN indicam as linhas que não tiveram correspondência do outro lado.

Você aprendeu os quatro tipos de join: inner mantém as correspondências, left e right mantêm um dos lados, e outer mantém tudo. Escolha com cuidado!