加入索引值 + 1 加入错误答案

【问题标题】：Join On Indexed Value + 1 Joins Incorrectly加入索引值 + 1 加入错误
【发布时间】：2021-10-25 22:23:50
【问题描述】：

我正在尝试加入两个数据框，其中一个具有通过行/索引计数创建的列。

我的第一个带有计数器的 df 是从另一种方法（不是索引函数）创建的，看起来像

THING   INDEX
  B       1
  B       2
  B       3

我的第二个 df 有一个使用创建的索引

df2['INDEX_RAW'] = df2.reset_index().index

df2['INDEX'] = df2['INDEX_RAW'] + 1

所以我的 df2 看起来像

ITEM   INDEX_RAW  INDEX
 A       0          1
 A       1          2
 A       2          3

当我运行 df3 = df.join(df2, on = 'INDEX', how = 'left', lsuffix = '1') 时，我最终会以某种方式在 df2 上增加索引另一个 +1 并且没有正确连接最后一行。

THING   INDEX1   ITEM   INDEX_RAW   INDEX
B          1      A          1        2
B          2      A          2        3
B          3      NaN        NaN      NaN

【问题讨论】：

根据doc 的参数on，它说Column ... in the caller to join on the index in other，所以这意味着通过指定此参数，您将从df 加入列INDEX 到索引（而不是df2 的同名列），这会创建您在案例中看到的“转变”

标签： python pandas dataframe indexing

【解决方案1】：

on 参数仅指定要加入的df 中的列，它始终与df2 的索引列（即INDEX_RAW）连接，而不是您在此处指定的列。

您可以使用 .set_index() 创建具有不同索引的 df，然后加入。

df3 = df.join(df2.set_index('INDEX'), on = 'INDEX', how = 'left', lsuffix = '1')

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用merge 代替join：

>>> df.merge(df2, on='INDEX', how='left')

  THING  INDEX ITEM  INDEX_RAW
0     B      1    A          0
1     B      2    A          1
2     B      3    A          2

【讨论】：