要在 pandas 中进行类似于 SQL 内连接的操作，可以使用 `pd.merge()` 方法。正确答案是 D: `pd.merge()`。

### 专业分析：

- **pd.append()**:
- 用途：主要用于在行上追加数据。
- 例子：将一个 DataFrame 的所有行附加到另一个 DataFrame 的末尾。
- 不支持 SQL 风格的连接操作（如内连接、外连接等）。

- **pd.inner()**:
- 该方法在 pandas 中并不存在，是无效的选择项。

- **pd.concat()**:
- 用途：用于沿一个轴（行或列）连接多个 DataFrame。
- 例子：类似于 SQL 中的 UNION 操作，而不是 JOIN。
- 不直接支持 SQL 风格的连接（如内连接、左连接等），但可以通过设置 `axis` 参数实现不同维度的连接。

- **pd.merge()**:
- 用途：用于根据一个或多个键将两个 DataFrame 合并，类似于 SQL 的 JOIN 操作。
- 特点：可以指定连接方式（如 `how='inner'` 即内连接）。
- 例子：`pd.merge(df1, df2, on='key_column', how='inner')`。

### 示例代码：

```python
import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C'],
'value_df1': [1, 2, 3]
})

df2 = pd.DataFrame({
'key': ['B', 'C', 'D'],
'value_df2': [4, 5, 6]
})

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

### 输出结果：

```
key value_df1 value_df2
0 B 2 4
1 C 3 5
```

如上所示，`pd.merge()` 能够实现基于指定列 `'key'` 的内连接，输出的结果仅保留两个 DataFrame 中共有的键值对。