将数据帧的索引用于另一个数据帧 - Python

在数据分析中，我们通常需要将一个数据帧的索引应用于另一个数据帧。在Python中，您可以使用以下方法来实现这一目标：

import pandas as pd
  
#创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])
  
#创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
                   'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
                   'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
                   index=[2, 3, 6, 7])
  
#使用df1的索引在df2中进行筛选
result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='inner')
  
#打印输出结果
print(result)

这将输出以下内容：

    A B_x C D_x B_y D_y   F
2  A2  B2 C2  D2  B2  D2  F2
3  A3  B3 C3  D3  B3  D3  F3

您可以看到在第一个数据帧的索引中包含了在第二个数据帧中出现的行，这就是我们想要的结果。

在这个例子中，pd.merge()函数是用来将两个数据帧进行合并的。left_index=True和right_index=True则表示使用两个数据帧的索引来进行合并。how='inner'表示只选取两个数据帧共同拥有的行。

这种方法非常有用，特别是在您需要合并两个具有不同列名但相同索引的数据帧时。