移动列位置时合并两个数据帧[重复]

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• Merge DataFrames based on index columns [duplicate] 1回答

我有一个名为df1的数据框，它是：

               0
103773708  68.50
103773718  57.01
103773730  30.80
103773739  67.62

我有另一个名为df2的是：

               0
103773739  37.02
103773708  30.25
103773730  15.50
103773718  60.54
105496332  20.00

我想知道如何让他们结合起来看起来像df3：

               0      1
103773708  30.25  68.50
103773718  60.54  57.01
103773730  15.50  30.80
103773739  37.02  67.62
105496332  20.00  00.00

正如您所看到的，索引位置有时不一样，因此必须将数据附加到同一索引。目标是将column 0中的df1附加到df2，同时将column 0中的df2超过一个。

Answer 1

 result = df1.join(df2.rename(columns={0:1})).fillna(0)

Answer 2

只需合并索引，然后重新标记列：

df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')
df.columns = [0,1]
df = df.fillna(0)

Answer 3

df1.columns = ['1']         # Rename the column from '0' to '1'. I assume names as strings.
df=df2.join(df1).fillna(0)  # Join by default is LEFT

df
               0      1
103773739  37.02  67.20
103773708  30.25  68.50
103773730  15.50  30.80
103773718  60.54  57.01
105496332  20.00   0.00