🐼 Pandas：按索引合并数据集 📊✨
发布时间：2025-03-30 00:47:47来源：
在数据分析中，合并数据集是常见的操作之一。而使用 `pd.merge()` 按照索引来合并数据集更是高效且实用的方法之一。无论是处理表格数据还是进行复杂的数据分析任务，这一技巧都能大显身手！💪
首先，确保你已经导入了 Pandas 库，并加载了需要合并的两个数据集。假设我们有两个 DataFrame：`df1` 和 `df2`。它们可能分别记录了不同的信息，但都共享一个相同的索引字段（例如日期或用户 ID）。此时，我们可以直接通过索引将它们合并起来，无需额外的匹配字段。
执行代码如下：
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='inner')
```
这里的关键在于设置 `left_index=True` 和 `right_index=True`，表示按照索引合并。同时，`how='inner'` 表示取交集（也可以选择其他方式如 `outer` 或 `left`）。
这种方法不仅简洁高效，还能避免手动创建匹配列的繁琐步骤。无论是整理销售数据、分析用户行为，还是构建复杂的统计模型，它都能轻松胜任。👏
所以，下次当你面对多源数据时，不妨试试用 Pandas 的索引合并功能吧！🎉
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