正确答案是：D: `pd.merge()`

### 专业分析

在pandas中，`pd.merge()`用于实现类似于SQL中的连接操作。这个方法非常灵活，允许进行各种类型的连接操作（inner, outer, left, right）。以下是对各个选项的分析：

| 选项 | 方法 | 功能描述 |
|------|----------|----------|
| A | `pd.append()` | 用于在行方向上连接两个DataFrame，相当于SQL中的`UNION ALL`。 |
| B | `pd.inner()` | pandas中没有这个方法，与问题无关。 |
| C | `pd.concat()` | 用于沿一个轴（行或列）连接多个DataFrame，可以实现简单的堆叠，不是特定的连接操作。 |
| D | `pd.merge()` | 用于连接两个DataFrame，功能类似于SQL中的连接（JOIN），支持inner, outer, left, right等连接方式。 |

#### 使用 `pd.merge()` 的示例：

```python
import pandas as pd

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

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

# 内连接（inner join）
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(result)
```

### `pd.merge()` 中的关键参数

- `on`：指定要连接的列。
- `how`：指定连接的类型，包括`'inner'`, `'outer'`, `'left'`, `'right'`。
- `left_on` 和 `right_on`：当连接键在两个DataFrame中列名不同时使用。

因此，`pd.merge()` 是在pandas中进行类似SQL表连接操作的正确方法。