按索引合并 DataFrame：综合指南
根据索引合并两个 DataFrame 是一项常见的数据操作任务。但是，如果未正确进行合并，则可能会出现错误或意外行为。在本指南中，我们将深入研究按索引合并的各种方法，突出显示它们的关键差异和潜在陷阱。
了解合并函数
在 Python 的 Pandas 库中，有几个函数可用于合并 DataFrame：merge、join 和 concat。每个函数都有自己的默认连接类型：
按索引合并
要按索引合并两个DataFrame，我们需要指定left_index和right_index参数在合并或连接函数中。这告诉 Pandas 使用 DataFrame 的行标签（索引）作为连接键。
示例：
考虑以下两个 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>内连接（默认）：
要使用合并函数执行内连接：
<code class="python">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
左连接（默认）：
要使用连接函数执行左连接：
<code class="python">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
外部联接：
要使用 concat 函数执行外部联接：
<code class="python">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
重要说明：
以上是如何按索引合并 Pandas 中的 DataFrame？有哪些不同类型的可用合并？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
