Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Bagaimanakah anda menggabungkan DataFrames mengikut indeks dalam Python menggunakan Pandas?
Menggabungkan Bingkai Data mengikut Indeks
Menggabungkan bingkai data mengikut indeks ialah tugas mudah yang membolehkan kami menggabungkan set data berdasarkan indeks sepadannya. Pendekatan ini berfaedah apabila set data berkongsi set label baris biasa.
Untuk menggabungkan bingkai data mengikut indeks, kami mempunyai beberapa pilihan:
1. Fungsi Gabungan
Fungsi pd.merge menawarkan gabungan dalaman secara lalai, membolehkan kami bergabung pada indeks:
<code class="python">import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ 'id': [278, 421], 'begin': [56, 18], 'conditional': [False, False], 'confidence': [0.0, 0.0], 'discoveryTechnique': [1, 1] }) df2 = pd.DataFrame({ 'concept': ['A', 'B'] }) result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True) print(result)</code>
Output:
id begin conditional confidence discoveryTechnique concept 0 278 56 False 0.0 1 A 1 421 18 False 0.0 1 B
2. Fungsi Sertai
Kaedah df.join menyediakan gabungan kiri lalai:
<code class="python">result = df1.join(df2) print(result)</code>
Output:
id begin conditional confidence discoveryTechnique concept 0 278 56 False 0.0 1 A 1 421 18 False 0.0 1 B 2 665 48 False 0.0 0 NaN 3 1007 19 False 0.0 2 NaN 4 1636 32 False 0.0 0 NaN
3. Fungsi Concat
Fungsi pd.concat, dengan parameter axis=1, menawarkan gabungan luar secara lalai:
<code class="python">result = pd.concat([df1, df2], axis=1) print(result)</code>
Output:
id begin conditional confidence discoveryTechnique concept 0 278 56 False 0.0 1 A 1 421 18 False 0.0 1 B 2 665 48 False 0.0 0 NaN 3 1007 19 False 0.0 2 NaN 4 1636 32 False 0.0 0 NaN 5 NaN NaN NaN NaN NaN C
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa penggabungan pada indeks tidak dianggap sebagai amalan buruk dan berguna apabila nilai indeks ialah pengecam utama. Mengalihkan indeks ke dalam lajur baharu boleh dicapai menggunakan kaedah reset_index:
<code class="python">df2 = df2.reset_index() print(df2)</code>
Output:
index concept 0 0 A 1 1 B
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah anda menggabungkan DataFrames mengikut indeks dalam Python menggunakan Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!