Pandas 通过索引合并两个数据框

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas通过索引合并两个数据框。Pandas是一个强大的Python库，提供了数据处理的各种工具和函数。它可以处理各种类型的数据，并且很容易使用。使用Pandas合并数据框可以方便地将数据整合在一起，以进行进一步的数据分析和可视化。

阅读更多：Pandas 教程

如何合并两个数据框：

使用Pandas合并两个数据框，我们可以使用merge（）函数。merge（）函数可将两个数据框基于指定的列或索引进行合并。默认情况下，merge（）函数基于相同的列名将两个数据框进行合并。如果两个数据框中存在名称相同但类型不同的列，则会抛出“merge”函数不可行的异常。我们可以通过设置参数on或left_index / right_index来指定数据框的合并方式。

on参数

 df=pd.merge(df1, df2, on='index')

使用’index’作为共同的列或索引名称，在以上代码示例中合并两个数据框。

left_index/right_index参数

 df=pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

如果想以两个数据框的索引值进行合并，则可以使用这个参数。以上代码示例展示了如何将‘left_index=True’ 和 ‘right_index=True’设置为True来合并两个数据框。

以下是一个代码示例，演示如何使用Pandas通过索引合并两个数据框：

import pandas as pd

#创建数据框 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'E', 'F'], 'value': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用merge()函数通过指定的列或者索引将两个数据框合并
df3 = pd.merge(df1, df2, on=['key'], how='inner')

# 打印合并后的数据框
print(df3)

以上代码示例中，我们首先创建了两个具有相同名称的数据框df1和df2。使用merge（）函数通过指定的键（‘key’）将这两个数据框合并。

合并操作函数参数说明：

on ：基于某些列组合将两个数据框合并
left_on/ right_on：合并时要使用左数据框或右数据框的键列的名称
left_index/right_index ：使用左数据框左索引或右数据框右索引作为合并键
how：指定merge()函数使用何种方式合并数据，有4种选项 inner，outer，left，right，默认为inner。
sort：根据连接键对合并后的数据框进行排序，默认为True。
suffixes：用于重叠名称的元组，默认为（’_ x’，’_ y’）。

以下是四种合并方式的说明：

inner join：通过两个数据框共有的键进行合并。只有两个数据框都具有的key的行才会保留在合并结果中
outer join：保留所有数据。如果两个数据库具有相同的键，则合并结果中会有两个键。
left join：仅仅基于左侧数据框的键进行合并，合并结果会保留左侧数据框的所有行。
right join ：仅仅基于右侧数据框的键进行合并，合并结果会保留右侧数据框的所有行。

以下是具体示例:

import pandas as pd

#创建数据框 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A, 'B', 'C', 'D', 'E'], 'value_1': [1, 2, 3, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'E', 'F'], 'value_2': [6, 7, 8, 9, 10]})

# Inner join
inner_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print("Inner join: \n", inner_join)

# Outer join
outer_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print("\nOuter join: \n", outer_join)

# Left join
left_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print("\nLeft join: \n", left_join)

# Right join
right_join = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print("\nRight join: \n", right_join)