在连接两个表格时，我们可以使用多种连接方式，如内连接、左连接、右连接和全外连接。选择合适的连接方式取决于我们对数据的需求和表格的结构。

以下是一个示例，展示了如何使用Python和pandas库来连接两个表格，但不确定要使用哪种连接方式：

import pandas as pd

# 读取第一个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')

# 读取第二个表格
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 根据列名进行内连接
inner_join = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

# 根据列名进行左连接
left_join = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='left')

# 根据列名进行右连接
right_join = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='right')

# 根据列名进行全外连接
outer_join = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='outer')

在上面的代码中，我们首先使用pd.read_csv()函数读取两个表格，并将它们存储为DataFrame对象df1和df2。

然后，我们使用pd.merge()函数将两个表格连接起来，通过指定on参数来连接具有相同值的列。在内连接中，只有匹配的行才会被保留。在左连接和右连接中，除了匹配的行，左表格和右表格中的所有行也会被保留。在全外连接中，所有行都会被保留，无论是否有匹配。

最后，我们可以将连接结果存储在不同的变量中，以便根据需要进一步处理和分析数据。

请根据你的具体需求选择适合的连接方式，并调整代码中的参数和列名。