pandas concat DataFrame对不同的索引
pandas concat DataFrame on different Index

我认为没有开箱即用的Pandas功能。 但是，建立自己的并不难：

def select_join(dfs, index):
    result = dfs[0].reindex(index)
    for df in dfs[1:]:
        result = result.join(df, how='inner')
    return result

例如，

import numpy as np
import pandas as pd
import string
import itertools as IT

columns = iter(string.letters)
dfs = []
for i in range(3):
    d1 = pd.DataFrame( np.random.randn(15, 4), 
                           columns = list(IT.islice(columns, 4)), 
                           index = pd.DatetimeIndex(start = '01/01/2001', 
                                                    freq = 'b', 
                                                    periods = 15))
    dfs.append(d1)

ind = range(0, 10, 2)
my_index = d1.index[ind].copy()
print(select_join(dfs, my_index))

产量

                   a         b         c         d         e         f  \
2001-01-01  0.228430 -1.154375 -0.612703 -2.760826 -0.877355 -0.071581   
2001-01-03  1.452750  1.341027  0.051486  1.231563  0.428353  1.320172   
2001-01-05 -0.966979 -1.997200 -0.376060 -0.692346 -1.689897  0.549653   
2001-01-09 -0.117443 -0.888103  2.092829 -0.467220 -1.083004 -1.443015   
2001-01-11 -0.168980 -0.152663  0.365618  0.444175 -1.472091 -0.578182   

                   g         h         i         j         k         l  
2001-01-01 -0.098758  0.920457 -1.072377 -0.627720  0.223060  0.903130  
2001-01-03  1.962124  1.134501 -0.209813 -2.309090  0.358121  0.655156  
2001-01-05  1.088195 -1.705393 -0.161167 -0.339617  0.945495  0.220701  
2001-01-09  0.970829  1.931192  0.943150 -1.895580  0.815188 -1.485206  
2001-01-11  0.747193 -1.221069 -0.164531 -0.395197 -0.754051  0.922090  

关于第二个考虑因素：如果index是任意的，则无法返回视图。 DataFrame将数据（类似dtype）存储在NumPy数组中。 从NumPy数组中选择任意行时，将分配新数组的空间，并将行从原始数组复制到新数组中。 仅当选择可以表示为基本切片时才返回视图。 NumPy的这种限制 - 一个非常难以删除的限制！ - 冒泡到Pandas，导致DataFrames在索引不能表达为基本切片时返回副本。

不同的方法及其时代（完整性）

我已经接受了@ unutbu的答案，但我认为展示我创建的两个函数（和@ unutbu）及其不同的%timeit值以防任何人想要使用它可能是有价值的：

创建df_list和my_index ：

dfs = []
for i in range(5):
    tmp = pandas.DataFrame( numpy.random.randn(1000, 4), 
                            columns = list(itertools.islice(columns, 4)), 
                            index = pandas.DatetimeIndex(start = '01/01/2000', 
                                                         freq = 'b', 
                                                         periods = 1000)
    )

    dfs.append(tmp)

ind = range(0, 1000, 2)
my_index = tmp.index[ind].copy()

3种不同的实现方式

def join_on_index_a(df_list, index):
    return pandas.concat( 
                          map( lambda x: x.reindex(index), df_list), 
                          axis = 1
    )

#@unutbu's implementation
def join_on_index_b(df_list, index):
    result = dfs[0].reindex(index)
    for df in dfs[1:]:
        result = result.join(df, how='inner')
    return result

def join_on_index_c(df_list, index):
    return pandas.concat( map( lambda x: x.loc[index, :], df_list), axis = 1)

使用iPython %timeit的结果

In [49]: %timeit join_on_index_a(dfs, my_index)
1000 loops, best of 3: 1.85 ms per loop

In [50]: %timeit join_on_index_b(dfs, my_index)
100 loops, best of 3: 1.94 ms per loop

In [51]: %timeit join_on_index_c(dfs, my_index)
100 loops, best of 3: 21.5 ms per loop