如何在 Python 中合并 DataFrame 并保留原始索引？

合并数据帧：组合提取的数据集

在数据操作的上下文中，组合多个数据帧是一个常见的要求。在给定场景中，假设我们有一个初始 DataFrame D，并根据特定条件从中提取两个子集 A 和 B：

A = D[D.label == k]
B = D[D.label != k]

目标是将 A 和 B 合并回单个 DataFrame 。虽然数据的顺序并不重要，但保留 A 和 B 的原始索引很重要，因为它们是从 D 派生的。

解决方案：使用 Append 方法

组合数据框的一种方法是使用append方法。这种方法允许我们垂直连接一个或多个数据帧，有效地将它们堆叠在一起。在我们的例子中，我们可以使用下面的代码：

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

这将创建一个名为 df_merged 的​​新 DataFrame，其中包含来自 A 和 B 的组合数据。ignore_index=True 参数确保生成的 DataFrame 具有其自己唯一的一组索引，与原始索引无关。

保留原始索引

如果我们想保留A和B的原始索引，我们可以设置ignore_index=在append方法中为False：

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=False)

这将保留合并结果中每个数据帧的索引值。但是，需要注意的是，索引可能会在最终的 DataFrame 中变成重复值。

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