如何根据 Pandas 中的索引合并两个 DataFrame？

根据索引合并两个数据帧

使用数据帧时，通常需要根据特定标准将它们组合起来。在本例中，目标是按索引合并两个数据帧 df1 和 df2。

默认情况下，Python Pandas 库中的 merge() 函数需要基于列的匹配。但是，可以使用特定参数对索引进行合并。

要执行内部联接（仅保留具有匹配索引的行），请使用以下代码：

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

此操作会生成以下输出：

id	begin	conditional	confidence	discoveryTechnique	concept
278	56	false	0.00	1	A
421	18	false	0.00	1	B

或者，可以使用 join() 方法执行左连接：

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

这会导致：

id	begin	conditional	confidence	discoveryTechnique	concept
278	56	false	0.00	1	NaN
421	18	false	0.00	1	B
2	56	false	0.00	1	NaN
5	37	false	0.20	1	NaN

最后，可以使用 concat() 函数实现外连接：

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

生成的数据帧包含两个输入数据帧中的所有行：

id	begin	conditional	confidence	discoveryTechnique	concept
278	56	false	0.00	1	A
421	18	false	0.00	1	B
2	56	false	0.00	1	NaN
5	37	false	0.20	1	NaN
8	36	false	0.50	1	NaN
NaN	37	false	0.30	2	NaN

记住合并索引上的做法并不常见，应仔细考虑以避免数据丢失或完整性问题。如果按索引合并不可避免，所提供的方法提供了灵活的选项来实现所需的结果。

以上是如何根据 Pandas 中的索引合并两个 DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！