Объединить два кадра данных по индексу

Ответ 1

Используйте merge, который по умолчанию является внутренним соединением:

pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

Или join, который по умолчанию остается в левом соединении:

df1.join(df2)

Или concat, который по умолчанию является внешним соединением:

pd.concat([df1, df2], axis=1)

Образцы:

df1 = pd.DataFrame({'a':range(6),
                    'b':[5,3,6,9,2,4]}, index=list('abcdef'))

print (df1)
   a  b
a  0  5
b  1  3
c  2  6
d  3  9
e  4  2
f  5  4

df2 = pd.DataFrame({'c':range(4),
                    'd':[10,20,30, 40]}, index=list('abhi'))

print (df2)
   c   d
a  0  10
b  1  20
h  2  30
i  3  40

#default inner join
df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print (df3)
   a  b  c   d
a  0  5  0  10
b  1  3  1  20

#default left join
df4 = df1.join(df2)
print (df4)
   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

#default outer join
df5 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print (df5)
     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

Ответ 2

вы можете использовать concat ([df1, df2,...], axis = 1), чтобы объединить два или более выравниваемых DF по индексам:

pd.concat([df1, df2, df3, ...], axis=1)

или merge для конкатенации по пользовательским полям/индексам:

# join by _common_ columns: `col1`, `col3`
pd.merge(df1, df2, on=['col1','col3'])

# join by: `df1.col1 == df2.index`
pd.merge(df1, df2, left_on='col1' right_index=True)

или join для присоединения по индексу:

 df1.join(df2)

Ответ 3

Если вы хотите объединить два кадра данных в пандах, вы можете просто использовать доступные атрибуты, такие как merge или concatenate. Например, если у меня есть два кадра данных df1 и df2, я могу присоединиться к ним следующим образом:

newdataframe=merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)

Ответ 4

Глупая ошибка, которая меня достала: объединения не состоялись, потому что индексы dtypes отличались. Это не было очевидно, поскольку обе таблицы были сводными таблицами одной и той же исходной таблицы. После reset_index индексы выглядели одинаково в jupyter. Выявляется только при сохранении в Excel...

Исправлено с помощью: df1[['key']] = df1[['key']].apply(pd.to_numeric)

Надеюсь, это сэкономит кому-то час!

Ответ 5

по умолчанию:
  объединение - это объединение слева по столбцу
  pd.merge - inner join по столбцам
  pd.concat - построчное внешнее соединение

pd.concat:
  принимает итерируемые аргументы. Таким образом, он не может напрямую принимать DataFrames (используйте [df, df2])
  Размеры DataFrame должны совпадать по оси

Присоединяйтесь и pd.merge:
  может принимать аргументы DataFrame