关于Pandas多DataFrame连接与韦恩图匹配的疑问

假设你的操作流程是：先对external和staff做inner join（得到两者的交集数据），再将这个交集结果与students做连接，答案选择了outer join。你困惑的点在于outer join会不会带出students里没和另外两个数据集重叠的数据——这得看韦恩图的具体需求：

如果韦恩图要展示的是「students的全部数据 + external和staff的交集里不在students中的数据」（也就是集合论里的 students ∪ (external ∩ staff)），那outer join完全是合理的：

• inner joinexternal和staff后，得到的是两个数据集共有的记录；
• 再和students做full outer join，会保留students的所有记录，同时补上external&staff交集中那些students里没有的记录，刚好匹配这类韦恩图的范围。

要是你误以为韦恩图只需要三者的交集，那确实不该用outer join，但结合答案来看，显然韦恩图的目标范围不是三者交集，而是students全集加上另外两个的交集补集。

举个实际数据例子：

• students：[1,2,3,4]
• external：[2,3,5]
• staff：[3,5,6]

1. 先inner joinexternal和staff，得到[3,5]
2. 再和students做outer join，最终结果是[1,2,3,4,5]
   这个结果对应的韦恩图就是students的全部区域，加上external和staff重叠但不在students里的小区域，完全符合outer join的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者freen