Shimodasと申します。
Python初心者が躓きやすいデータ結合について復習する機会があったのでまとめます。

種類	処理内容	結果の特徴	サンプル出力
concat (axis=0: 縦結合)	データを上下にくっつける📚	同じ列名があれば並ぶけど、違う列は NaN 入る	id=1,2 は value NaN、id=5,6 は name NaN
concat (axis=1: 横結合)	データを横に並べる📒	index 基準で結合、ズレると NaN 発生	name と value が横並びだけど、id 5,6 は NaN
inner join	共通するキーだけ取り出す✨	両方に存在する id のみ残る	id=3,4 のみ表示
left join	左（df1）を基準に結合💅	df1 全部残る、df2 にないと NaN	id=1,2 が残るけど value NaN
right join	右（df2）を基準に結合💎	df2 全部残る、df1 にないと NaN	id=5,6 が残るけど name NaN
outer join	両方のデータを全部含める🌍	どっちにもない値は NaN 埋め	id=1〜6 ぜんぶ出てくる

AI時代は1次情報こそ大事。ということで順に触れていこう。

index順で縦にそのままくっつけた，って感じ？
ちなみに軸を指定しない場合は axis=0 (デフォルト設定)

こっちはindexを軸にして横にそのままくっつけた感じかな？

種類	処理内容	結果の特徴	サンプル出力
concat (axis=0: 縦結合)	データを上下にくっつける📚	同じ列名があれば並ぶけど、違う列は NaN 入る	id=1,2 は value NaN、id=5,6 は name NaN
concat (axis=1: 横結合)	データを横に並べる📒	index 基準で結合、ズレると NaN 発生	name と value が横並びだけど、id 5,6 は NaN

たしかに，student_id のカラムは1つに統合されていたっぽい。

共通するカラム”student_id”を軸に結合
id共通しない部分は削除，NaN発生しない

left(左) = sc : 第1引数のこと？
leftのカラムを基準に結合 → student_id=5の人はnameとgradeがNaNに

right(右) = st：第2引数のことみたい。
rightのカラムを基準に結合→Aliceちゃんは数学・英語の点数がNaNになった

left と right 両方やってる感じ。
student_idは共通のカラムなので統一されてる。

inner join	共通するキーだけ取り出す✨	両方に存在する id のみ残る	id=3,4 のみ表示
left join	左（df1）を基準に結合💅	df1 全部残る、df2 にないと NaN	id=1,2 が残るけど value NaN
right join	右（df2）を基準に結合💎	df2 全部残る、df1 にないと NaN	id=5,6 が残るけど name NaN
outer join	両方のデータを全部含める🌍	どっちにもない値は NaN 埋め	id=1〜6 ぜんぶ出てくる

Left = A
Right = B
Inner = A∩B
Outer = A∪B
みたいな関係にできそう。

※誤った内容がある場合はご指摘いただけますと幸いです！