Pandas 如何在merge时保留索引值

在数据的整理与分析中，Pandas是一个非常强大的工具。与此同时，merge是Pandas中最常用的函数之一。它可以用来将两个或多个数据集连接在一起。但是，在使用merge时，我们可能会发现它会丢失行索引。那么，在本文中，我们将介绍如何在merge时保留索引值。

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索引的特殊性质

在Pandas中，索引不仅是一种非常重要的数据结构，而且还具有一些特殊的性质。我们可以通过索引对行进行选择，而不是通过列。因此，保留索引对于后续的操作非常重要。

保留索引的两种方法

在Pandas中，有两种方法可以保留索引。第一种是使用join而不是merge，第二种是使用reset_index与set_index。我们将逐一介绍这两种方法。

使用join函数

在Pandas中，join函数可以用来将两个数据集连接在一起，并保留索引。下面是一个例子：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': ['d', 'e', 'f']}, index=[0, 1, 2])

result = df1.join(df2)
print(result)

输出结果如下所示：

   A  B  C  D
0  1  a  4  d
1  2  b  5  e
2  3  c  6  f

可以看到，结果中的行索引已被保留。当join时，Pandas会自动将两个数据集的行索引合并起来。

使用reset_index与set_index函数

另一种方法是先使用reset_index函数将索引还原为一列数据，然后再使用merge函数进行连接：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': ['d', 'e', 'f']}, index=[0, 1, 2])

df1 = df1.reset_index()
df2 = df2.reset_index()
result = pd.merge(df1, df2)
result = result.set_index('index')

print(result)

输出结果如下所示：

   index  A  B  C  D
0      0  1  a  4  d
1      1  2  b  5  e
2      2  3  c  6  f

我们可以看到，行索引已经被保留了。首先，我们使用reset_index函数将原始索引还原，然后在使用完merge函数后，再通过set_index函数将索引还原回来。

总结

在本文中，我们介绍了两种方法可以在使用merge函数时保留索引。第一种方法是使用join函数，第二种方法是使用reset_index与set_index函数。同时，我们也注意到索引在Pandas中扮演着非常重要的角色，并且具有一些特殊的性质。因此，将索引保留下来对于数据的整理与分析是非常重要的。