正確答案是：D: `pd.merge()`

### 專(zhuān)業(yè)分析

在pandas中，`pd.merge()`用于實(shí)現(xiàn)類(lèi)似于SQL中的連接操作。這個(gè)方法非常靈活，允許進(jìn)行各種類(lèi)型的連接操作（inner, outer, left, right）。以下是對(duì)各個(gè)選項(xiàng)的分析：

| 選項(xiàng) | 方法 | 功能描述 |
|------|----------|----------|
| A | `pd.append()` | 用于在行方向上連接兩個(gè)DataFrame，相當(dāng)于SQL中的`UNION ALL`。 |
| B | `pd.inner()` | pandas中沒(méi)有這個(gè)方法，與問(wèn)題無(wú)關(guān)。 |
| C | `pd.concat()` | 用于沿一個(gè)軸（行或列）連接多個(gè)DataFrame，可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的堆疊，不是特定的連接操作。 |
| D | `pd.merge()` | 用于連接兩個(gè)DataFrame，功能類(lèi)似于SQL中的連接（JOIN），支持inner, outer, left, right等連接方式。 |

#### 使用 `pd.merge()` 的示例：

```python
import pandas as pd

# 創(chuàng)建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3]
})

df2 = pd.DataFrame({
'key': ['B', 'C', 'D'],
'value': [4, 5, 6]
})

# 內(nèi)連接（inner join）
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(result)
```

### `pd.merge()` 中的關(guān)鍵參數(shù)

- `on`：指定要連接的列。
- `how`：指定連接的類(lèi)型，包括`'inner'`, `'outer'`, `'left'`, `'right'`。
- `left_on` 和 `right_on`：當(dāng)連接鍵在兩個(gè)DataFrame中列名不同時(shí)使用。

因此，`pd.merge()` 是在pandas中進(jìn)行類(lèi)似SQL表連接操作的正確方法。