Python 合并数据帧、删除列和设置索引

我有两个这样的数据帧：

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'id1': ['a', 'b', 'c'], 'val1': [1, 2, 3]})
right = pd.DataFrame({'ID2': ['a', 'c', 'd'], 'val2': [4, 5, 6]})

  id1  val1
0   a     1
1   b     2
2   c     3

  ID2  val2
0   a     4
1   c     5
2   d     6

    val1  val2
id1            
a       1     4
c       3     5

我想合并这两个数据帧，进行内部合并，删除

ID2

，然后还使用

id1

作为新索引。我想要的输出如下所示：

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'id1': ['a', 'b', 'c'], 'val1': [1, 2, 3]})
right = pd.DataFrame({'ID2': ['a', 'c', 'd'], 'val2': [4, 5, 6]})

  id1  val1
0   a     1
1   b     2
2   c     3

  ID2  val2
0   a     4
1   c     5
2   d     6

    val1  val2
id1            
a       1     4
c       3     5

我目前的做法如下：

res = pd.merge(left, right, left_on='id1', right_on='ID2', how='inner').drop('ID2', axis=1).set_index('id1')

这给了我想要的输出

我的问题是是否已经有一个选项允许我

a） 在执行内部合并时删除键列，因为将有两个相同的列

和/或

b） 直接将索引设置为合并过程中使用的键列之一

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我现在的做法是正确的，还是已经有了更聪明的/a内置方法？

一个选项是在加入之前将键列设置为索引，这将在结果中只保留一个键列作为索引：

left.set_index("id1").join(right.set_index("ID2"), how = "inner")

您可以与参数

左索引

和

右索引

一起使用（

how='internal'

由于默认值而被省略），但在这两个

df

中都是第一个：

res = pd.merge(left.set_index('id1'), 
               right.set_index('ID2'), 
               left_index=True, 
               right_index=True)
print (res)
   val1  val2
a     1     4
c     3     5

对于

internal

join，有必要添加参数

join

：

res = pd.concat([left.set_index('id1'), 
                 right.set_index('ID2')], axis=1, join='inner')
print (res)
   val1  val2
a     1     4
c     3     5

---

在提供的三种解决方案中，“合并”解决方案运行最快：

pd.merge(left.set_index('id1'), right.set_index('ID2'),left_index=True, right_index=True)

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请查看速度比较…第一个答案，即使用合并的答案是最快的

这是公认的答案，还是我遗漏了什么？！你介意添加速度比较吗？是的，你是对的，所有三个答案都很好，但我告诉你，使用“合并”提供的解决方案是最快的…请查看我在答案中附加的图片…如果我不够清晰，请原谅