在熊貓中合並具有相同行和索引的兩個數據幀

Question

我正在嘗試合並兩個具有共同行索引和共同列 0,1,2 但不同列 3 的 Pandas 數據幀，因此生成的數據幀具有來自兩者的列：

第一個數據框：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 817 entries, 0 to 816
Data columns (total 3 columns):
0    817 non-null int64
1    817 non-null int64
2    817 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(2)
memory usage: 19.2 KB


0   1       2
0   1950    1   -0.060310
1   1950    2   0.626810
2   1950    3   -0.008128
3   1950    4   0.555100
4   1950    5   0.071577

第二個數據框：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 817 entries, 0 to 816
Data columns (total 3 columns):
0    817 non-null int64
1    817 non-null int64
2    817 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(2)
memory usage: 19.2 KB

0   1       2
0   1950    1   0.92
1   1950    2   0.40
2   1950    3   -0.36
3   1950    4   0.73
4   1950    5   -0.59

到目前為止，我嘗試過合並：

pd.merge(df, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')

但結果並不是我所期望的：

    0_x     1_x     2_x     0_y     1_y     2_y
0   1950    1   -0.060310   1950    1   0.92
1   1950    2   0.626810    1950    2   0.40
2   1950    3   -0.008128   1950    3   -0.36
3   1950    4   0.555100    1950    4   0.73
4   1950    5   0.071577    1950    5   -0.59

並使用連接：

pd.concat([df, df2], axis=1, ignore_index=True).head()


0   1       2       3       4       5
0   1950    1   -0.060310   1950    1   0.92
1   1950    2   0.626810    1950    2   0.40
2   1950    3   -0.008128   1950    3   -0.36
3   1950    4   0.555100    1950    4   0.73
4   1950    5   0.071577    1950    5   -0.59

我期待像

0   1       2       3     
0   1950    1   -0.060310    0.92
1   1950    2   0.626810     0.40
2   1950    3   -0.008128    -0.36
3   1950    4   0.555100     0.73
4   1950    5   0.071577     -0.59

編輯：也許我不清楚，如果是這樣，我很抱歉，我試圖在結果中添加第二個數據集中的最后一列，所以我有相同的年、月、值1和值2列

Answer 1

我會嘗試：

pd.merge(df, df2, on=['0', '1'])

也許

pd.merge(df, df2, on=[0,1]

Answer 2

只需這樣做：

df.merge(df2, on=1)

一旦它們具有相同的索引，您就不需要添加索引列。 默認情況下，它可以是內部聯接。

您的錯誤是僅通過索引進行合並，合並函數不知道第 1 列在兩個數據中是否相等。