案例 63: 使用索引合并数据
知识点讲解
在 Pandas 中，除了按列合并数据外，还可以使用 DataFrame 的索引进行合并。这在索引具有特定意义时特别有用。
- 使用索引合并: 通过指定
left_index=True和right_index=True，可以基于 DataFrame 的索引进行合并。how参数决定合并的类型（如 ‘outer’）。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 63# 示例数据
data_merging_indices = {'A': pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3], 'Y': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']),'B': pd.DataFrame({'Z': [7, 8, 9]}, index=['b', 'c', 'd'])
}# 合并时使用索引
merged_using_indices = pd.merge(data_merging_indices['A'], data_merging_indices['B'], left_index=True, right_index=True, how='outer')merged_using_indices在这个示例中，我们使用两个 DataFrame 的索引进行合并。我们选择了外连接（outer），因此合并的结果包含所有索引的联合。
示例代码运行结果
X Y Z
a 1.0 4.0 NaN
b 2.0 5.0 7.0
c 3.0 6.0 8.0
d NaN NaN 9.0
这个结果显示了基于索引合并后的 DataFrame。索引合并是一种灵活处理数据的方法，尤其在索引包含重要信息时。
