合并两个具有不同索引的数据帧，同时使用一行代码保留主数据帧的索引

Question

我有两个数据框；第一个（df1）是：

df1 = pd.DataFrame({'col1': [0,1], 'col2': [0,1]})
df1 = df1.rename(index = {k:v for k,v in zip([0,1],['zero','one'])})
print(df1)
      col1  col2
zero    0   0
one     1   1

第二个（df2）是：

df2 = pd.DataFrame({k:v for k,v in zip(['col'+str(i) for i in range(3,10)],
                            [[2,3]]*7)
                            })
print(df2)
   col3  col4  col5  col6  col7  col8  col9
0     2     2     2     2     2     2     2
1     3     3     3     3     3     3     3

最终产品（df3）应该看起来完全像：

      col1  col2  col3  col4  col5  col6  col7  col8  col9
zero     0     0     2     2     2     2     2     2     2
one      1     1     3     3     3     3     3     3     3

这就是我这样做的方式，这对我来说有点不合乎我的口味：

df3 = df1.reset_index(drop = True)
df3 = df3.join(df2.reset_index(drop = True))
df3 = df3.rename(index = {k:v for k,v in zip(df3.index,df1.index)})
print(df3)

是否有任何一行代码可以完成这项工作？谢谢你们

Answer 1

您可以df2.index通过df1.indexby创建set_index，只需两者的长度相同DataFrames：

df = df1.join(df2.set_index(df1.index))

或者：

df = pd.concat([df1, df2.set_index(df1.index)], axis=1)
print (df)
      col1  col2  col3  col4  col5  col6  col7  col8  col9
zero     0     0     2     2     2     2     2     2     2
one      1     1     3     3     3     3     3     3     3

如果列表的长度与两个 DataFrame 相同，则传递嵌套列表以区分您想要传递列表，而不是列名称列表（df2.set_index(L)或df2.set_index(['a','b'])）：

L = ['a','b']
df = pd.concat([df1.set_index([L]), df2.set_index([L])], axis=1)
print (df)
   col1  col2  col3  col4  col5  col6  col7  col8  col9
a     0     0     2     2     2     2     2     2     2
b     1     1     3     3     3     3     3     3     3