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问：

pandas中表连接的pd.concat()和pd.merge()在使用场景下有什么不同？

pd.concat(    ['objs', 'axis=0', "join='outer'", 'join_axes=None', 'ignore_index=False', 'keys=None', 'levels=None', 'names=None', 'verify_integrity=False', 'sort=None', 'copy=True'],)

pd.merge(    ['left', 'right', "how='inner'", 'on=None', 'left_on=None', 'right_on=None', 'left_index=False', 'right_index=False', 'sort=False', "suffixes=('_x', '_y')", 'copy=True', 'indicator=False', 'validate=None'],)

答：

当需要同时连接多个表，且不分左右表时用pd.concat()，pd.concat()可设置内连接或者外连接，

但是不区分左右表，当需要考虑表连接的主表时用pd.merge()，pd.merge()更类似于sql中的表

连接，支持设置左连接，右连接，内连接和外连接。