如何在索引上合并两个 Pandas DataFrame？

在 Pandas 中，可以通过多种方法合并两个 DataFrame，其中一种是在索引上合并。索引合并是基于 DataFrame 的索引进行操作，通过将两个 DataFrame 的索引进行匹配，将它们合并成一个新的 DataFrame。

以下是在索引上合并两个 Pandas DataFrame 的方法：

1. 使用 concat() 函数

concat() 函数可以在指定的轴上将两个或多个 DataFrame 连接在一起。在索引上合并时，需要设置参数 join='inner'，以保留只存在于两个 DataFrame 索引交集部分的数据。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=[1, 2, 3])

# 在索引上合并两个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')

print(merged_df)

输出结果：

   A  B  C   D
1  2  5  7  10
2  3  6  8  11

2. 使用 merge() 函数

merge() 函数可以基于列或索引的值将两个 DataFrame 进行合并。在索引上合并时，需要设置参数 left_index=True 和 right_index=True，以使用索引作为合并的键。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=[1, 2, 3])

# 在索引上合并两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

print(merged_df)

输出结果：

   A  B  C   D
1  2  5  7  10
2  3  6  8  11

通过以上两种方法，可以根据索引将两个 Pandas DataFrame 进行合并，获得合并后的 DataFrame。可以根据具体的需求选择适合的方法进行操作。