pd.merge(left: 'DataFrame | Series',  # 左右兩個(gè)需要合并的DataFrame對(duì)象。  
         right: 'DataFrame | Series',
         how: 'str' = 'inner',  # 要執(zhí)行的合并類型，從{'left','right','outer','inner','cross'}中取值，默認(rèn)為'inner'。
         on: 'IndexLabel | None' = None,  # 用于連接的鍵（即列標(biāo)簽名），該鍵必須存在于左右兩個(gè)DataFrame中。若沒(méi)有指定，則以列名的交集作為連接鍵。
         left_on: 'IndexLabel | None' = None, 
         right_on: 'IndexLabel | None' = None,  # 指定左右DataFrame對(duì)象中作為連接鍵的列名。適用于左右擬連接列名稱有差異時(shí)。
         left_index: 'bool' = False,
         right_index: 'bool' = False,  # 和上，將左右frame的索引作為連接鍵，進(jìn)行數(shù)據(jù)合并。
         sort: 'bool' = False,  # DataFrame對(duì)象結(jié)果中，按詞典順序排序，默認(rèn)False。
         suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'),  # 當(dāng)左右DataFrame存在相同列名時(shí)，通過(guò)該參數(shù)為其添加后綴。
         copy: 'bool' = True,
         indicator: 'bool' = False,  # 輸出結(jié)果中添加_merge列，表明每一行使用的左右鍵來(lái)源情況。
         validate: 'str | None' = None  # 驗(yàn)證連接鍵在左側(cè)、右側(cè)或兩側(cè)是否唯一，即'1:1','1:m','m:1'。
        )

dep_inf = {'部門(mén)':['業(yè)務(wù)一部','業(yè)務(wù)二部','業(yè)務(wù)三部','辦公室'],
           '城市': ['深圳','上海','北京','廣州'],
           '部門(mén)名稱':['業(yè)務(wù)一部','業(yè)務(wù)二部','業(yè)務(wù)三部','辦公室']}
emp_inf = {'姓名':['張飛','趙云','金蓮','關(guān)習(xí)','和珅','宋江'],
           '學(xué)歷':['本科','碩士','本科','本科','博士','碩士'],
           '部門(mén)':['業(yè)務(wù)一部','業(yè)務(wù)一部','業(yè)務(wù)二部','業(yè)務(wù)三部','業(yè)務(wù)三部','業(yè)務(wù)四部'],
           '城市':['北京','深圳','廣州','上海','深圳','深圳']}
df_d = pd.DataFrame(dep_inf)
df_e = pd.DataFrame(emp_inf)

pd.merge(df_d, df_e, how='left',on='部門(mén)',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='right',on='部門(mén)',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='inner',on='部門(mén)',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='outer',on='部門(mén)',indicator=True)