如何在索引上合并两个 Pandas DataFrame？

在本文中，我们将讨论如何在 Index 上合并两个 Pandas Dataframes。

方法一：使用join()

该方法用于基于索引加入数据帧。

语法：

dataframe1.join(dataframe2)

例子：

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
 
# create student  dataframe
data1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                      'name': ['manoj', 'manoja', 'manoji', 'manij']},
                     index=['one', 'two', 'three', 'four'])
 
 
# create marks  dataframe
data2 = pd.DataFrame({'s_id': [1, 2, 3, 6, 7],
                      'marks': [98, 90, 78, 86, 78]},
                     index=['one', 'two', 'three', 'siz', 'seven'])
 
# join two dataframes
print(data1.join(data2))

输出：

方法2：使用merge()

这将合并两个具有匹配索引的数据帧

语法：

pandas.merge(dataframe1, dataframe2, left_index=True, right_index=True)

在哪里，

• dataframe1 是第一个数据帧
• dataframe2 是第二个数据帧
• left_index 指定第一个数据帧索引设置为真
• right_index 指定第二个数据帧索引设置为真

例子：

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
 
# create student  dataframe
data1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                      'name': ['manoj', 'manoja', 'manoji', 'manij']},
                     index=['one', 'two', 'three', 'four'])
 
 
# create marks  dataframe
data2 = pd.DataFrame({'s_id': [1, 2, 3, 6, 7],
                      'marks': [98, 90, 78, 86, 78]},
                     index=['one', 'two', 'three', 'siz', 'seven'])
 
# join two dataframes with merge
print(pd.merge(data1, data2, left_index=True, right_index=True))

输出：

方法 3：使用 concat()

我们可以通过设置axis = 1使用concat（）方法连接两个数据帧。

语法：

pandas.concat([daatframe1,dataframe2], axis=1)

例子：

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
 
# create student  dataframe
data1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                      'name': ['manoj', 'manoja', 'manoji', 'manij']},
                     index=['one', 'two', 'three', 'four'])
 
 
# create marks  dataframe
data2 = pd.DataFrame({'s_id': [1, 2, 3, 6, 7],
                      'marks': [98, 90, 78, 86, 78]},
                     index=['one', 'two', 'three', 'siz', 'seven'])
 
# join two dataframes with concat
print(pd.concat([data1, data2], axis=1))

输出：