Wie füge ich DataFrames basierend auf ihren Indizes zusammen?

Datenrahmen nach Index zusammenführen

Einführung

Das Zusammenführen von Datenrahmen ist eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse Informationen aus mehreren Quellen zu kombinieren. Typischerweise erfolgt die Zusammenführung anhand von Spalten als Übereinstimmungskriterium. Es gibt jedoch Fälle, in denen Sie Datenrahmen möglicherweise basierend auf ihren Indizes zusammenführen müssen. Dieser Artikel bietet Anleitungen, wie Sie dies erreichen können.

Datenrahmen nach Index mithilfe von Join-Methoden zusammenführen

Um Datenrahmen nach Index zusammenzuführen, können Sie die folgenden Join-Methoden verwenden:

• merge: Führen Sie standardmäßig einen Inner Join aus.

<code class="python">pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>

• Join: Führen Sie einen Left Join durch standardmäßig.

<code class="python">df1.join(df2)</code>

• concat: Führt standardmäßig einen Outer Join durch.

<code class="python">pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

Beispiele

Berücksichtigen Sie die folgenden Datenrahmen:

<code class="python">df1 = pd.DataFrame({'a':range(6), 'b':[5,3,6,9,2,4]}, index=list('abcdef'))
df2 = pd.DataFrame({'c':range(4), 'd':[10,20,30, 40]}, index=list('abhi'))</code>

Standard Inner Join:

<code class="python">df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>

Ausgabe:

   a  b  c   d
a  0  5  0  10
b  1  3  1  20

Standard-Links-Join:

<code class="python">df4 = df1.join(df2)</code>

Ausgabe:

   a  b    c     d
a  0  5  0.0  10.0
b  1  3  1.0  20.0
c  2  6  NaN   NaN
d  3  9  NaN   NaN
e  4  2  NaN   NaN
f  5  4  NaN   NaN

Standard-Outer-Join:

<code class="python">df5 = pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

Ausgabe:

     a    b    c     d
a  0.0  5.0  0.0  10.0
b  1.0  3.0  1.0  20.0
c  2.0  6.0  NaN   NaN
d  3.0  9.0  NaN   NaN
e  4.0  2.0  NaN   NaN
f  5.0  4.0  NaN   NaN
h  NaN  NaN  2.0  30.0
i  NaN  NaN  3.0  40.0

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