如何根据索引合并数据帧？

按索引合并数据帧

简介

合并数据帧是数据分析中的常见任务合并来自多个来源的信息。通常，使用列作为匹配标准来执行合并。但是，在某些情况下，您可能需要根据索引合并数据帧。本文提供了如何实现这一目标的指导。

使用联接方法按索引合并数据帧

要按索引合并数据帧，您可以使用以下联接方法：

• merge: 默认执行内连接。

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

• join: 执行左连接默认情况下。

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

• concat: 默认执行外连接。

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

示例

考虑以下数据框：

<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>

默认内部联接：

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

输出：

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

默认左连接：

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

输出：

   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

默认外连接：

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

输出：

     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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