熊猫在索引列上合并？ [复制]答案

【问题标题】：Pandas merge on index column? [duplicate]熊猫在索引列上合并？ [复制]
【发布时间】：2018-02-03 23:33:06
【问题描述】：

In [88]: c
Out[88]: 
                       Address    Name
CustomerID                            
10            Address for Mike    Mike
11          Address for Marcia  Marcia

In [89]: c.index
Out[89]: Int64Index([10, 11], dtype='int64', name='CustomerID')

In [90]: orders
Out[90]: 
   CustomerID   OrderDate
0          10  2014-12-01
1          11  2014-12-01
2          10  2014-12-01

In [91]: orders.index
Out[91]: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

In [92]: c.merge(orders)
---------------------------
MergeError: No common columns to perform merge on

如果一个dataframe中的index列与第二个dataframe中的另一列同名，那么panda就不能合并？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

尝试重置索引：

c.reset_index().merge(orders)

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要明确指定如何加入表。默认情况下，merge 将选择常用列名作为合并键。对于您的情况，

c.merge(orders, left_index=True, right_on='CustomID')

另外，请阅读pandas.DataFrame.merge 的文档。希望这会有所帮助。

【讨论】：

谢谢，我现在正在阅读各种书籍，很多信息 :) 谢谢 Rojeer！

【解决方案3】：

join 方法默认进行左连接（how='left') 并加入数据帧的索引。因此将orders 数据帧的索引设置为CustomerId 然后加入。

# Create sample data.
orders = pd.DataFrame(
    {'CustomerID': [10, 11, 10],
     'OrderDate': ['2014-12-01', '2014-12-01', '2014-12-01']})    
c = pd.DataFrame(
    {'Address': ['Address for Mike', 'Address for Marcia'], 
     'Name': ['Mike', 'Marcia']},
    index=pd.Index([10, 11], dtype='int64', name='CustomerID'))

# Join.
>>> c.join(orders.set_index('CustomerID'))
                       Address    Name   OrderDate
CustomerID                                        
10            Address for Mike    Mike  2014-12-01
10            Address for Mike    Mike  2014-12-01
11          Address for Marcia  Marcia  2014-12-01

或者，这个merge 会给你同样的结果。在这里，您将加入c（左侧数据框）的索引和右侧数据框中的CustomerID 列。确保指定 how='left' 仅将右侧数据框中的项目连接到左侧的所有记录（保留与 c 长度匹配的等效行数）。 merge 的默认行为是内连接，结果仅包括来自 c 且在 orders 中找到匹配项的记录（尽管这可能是您想要的结果）。

c.merge(orders, left_index=True, right_on='CustomerID', how='left')

【讨论】：