依索引合併 DataFrame：綜合指南
依照索引合併兩個 DataFrame 是常見的資料操作任務。但是，如果未正確進行合併，則可能會出現錯誤或意外行為。在本指南中，我們將深入研究按索引合併的各種方法，突出顯示它們的關鍵差異和潛在陷阱。
了解合併函數
在 Python 的 Pandas 函式庫中，有幾個函數可用於合併 DataFrame：merge、join 和 concat。每個函數都有自己的預設連線類型：
依索引合併
要依索引合併兩個DataFrame，我們需要指定指定_index和right_left_index和right參數在合併或連接函數中。這告訴 Pandas 使用 DataFrame 的行標籤（索引）作為連接鍵。
範例：
考慮以下兩個DataFrame：
<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>內連接（預設）：
要使用合併函數執行內連線：
<code class="python">pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>
a b c d a 0 5 0 10 b 1 3 1 20
左連線（預設）：
要使用連接函數執行左連接：<code class="python">df1.join(df2)</code>
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
外部聯接：
要使用concat 函數執行外部聯結：<code class="python">pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>
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
重要說明：
以上是如何按索引合併 Pandas 中的 DataFrame？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
