题目：

表: Person

+-------------+---------+
| 列名         | 类型     |
+-------------+---------+
| PersonId    | int     |
| FirstName   | varchar |
| LastName    | varchar |
+-------------+---------+
personId 是该表的主键（具有唯一值的列）。
该表包含一些人的 ID 和他们的姓和名的信息。

表: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
addressId 是该表的主键（具有唯一值的列）。
该表的每一行都包含一个 ID = PersonId 的人的城市和州的信息。

编写解决方案，报告 Person 表中每个人的姓、名、城市和州。如果 personId 的地址不在 Address 表中，则报告为 null 。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

来源：力扣（LeetCode）
链接：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

示例：

示例 1：

输入：

Person表:
+----------+----------+-----------+
| personId | lastName | firstName |
+----------+----------+-----------+
| 1        | Wang     | Allen     |
| 2        | Alice    | Bob       |
+----------+----------+-----------+
Address表:
+-----------+----------+---------------+------------+
| addressId | personId | city          | state      |
+-----------+----------+---------------+------------+
| 1         | 2        | New York City | New York   |
| 2         | 3        | Leetcode      | California |
+-----------+----------+---------------+------------+

输出：

+-----------+----------+---------------+----------+
| firstName | lastName | city          | state    |
+-----------+----------+---------------+----------+
| Allen     | Wang     | Null          | Null     |
| Bob       | Alice    | New York City | New York |
+-----------+----------+---------------+----------+

解释：地址表中没有 personId = 1 的地址，所以它们的城市和州返回 null。 addressId = 1 包含了 personId = 2 的地址信息。

解法：

先根据personId将person表和address表左外连接，接着提取只需要的列。

知识点：

1.pandas.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)：实现表连接。left：左表表名；right：右表表名；how：连接方式，有inner，left，right，outer，cross，对应sql中的各个连接方式，默认值为inner；on, left_on, right_on, left_index, right_index：表示两张表需要根据什么值连接就可以写在这边。若两边相连的值具有相同的列名就直接用on，若是列名不同则分别用left_on和right_on分别指定列名，若是需要根据index相连，则通过left_index或者right_index=True指定；sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序，默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能；suffixes：若是两张表中都有相同列名的字段，他默认是给你用column_x,column_y的方式给你区分开，可以自己定义列名；copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此；indicator：默认False，若是True，则会添加一列"_merge"，这一列会标注合并键数据的存在是因为存在在左表（left_only）,存在在右表（right_only）还是这个数据两个表都有（both）；validate：可以验证合并是否为指定类型：有one_to_one(1:1), one_to_many(1:m), many_to_one(m:1), many_to_many(m:m),若是数据和选择的指定类型不符合，会直接报错。比如：

data = [[1, 'Wang', 'Allen'], [2, 'Alice', 'Bob']]
person = pd.DataFrame(data, columns=['personId', 'firstName', 'lastName']).astype(
    {'personId': 'Int64', 'firstName': 'object', 'lastName': 'object'})
data = [[1, 2, 'New York City', 'New York'], [2, 3, 'Leetcode', 'California']]
address = pd.DataFrame(data, columns=['addressId', 'personId', 'city', 'state']).astype(
    {'addressId': 'Int64', 'personId': 'Int64', 'city': 'object', 'state': 'object'})

pd.merge(person, address, how='left', on='personId')

左表中所有的数据都会显示：

2.删除pd的列：del dataframe[‘column_name’]。

3.左外连接：显示左边的表的所有数据（不管两表是否匹配），对于不匹配的部分都用NULL显示。

代码：

import pandas as pd

def combine_two_tables(person: pd.DataFrame, address: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    m = pd.merge(person, address, how='left', on='personId')
    del m['addressId']
    del m['personId']
    return m