在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。
SQL语句提供了很多种JOINS 的类型：
- 内连接
- 外连接
- 全连接
- 自连接
- 交叉连接
在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。
自连接
顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。
示例 1：查询分层 DataFrame
假设有以下表，它表示了一家公司的组织结构。manager_id 列引用employee_id 列，表示员工向哪个经理汇报。
要获取员工向谁汇报的姓名，可以使用自连接查询表。
我们首先将创建一个新的名为 df_managers的 DataFrame，然后join自己。在join时需要删除了第二个df_managers的 manager_id，这样才不会报错。要获取经理的信息所以使用 how = 'left'。进行左链接，如果没有这个经理则会得到 NaN，最后就是重命名列。
最终输出如下所示。Regina Philangi 没有经理，这意味着她不向任何一位经理汇报。她是最高管理者。
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