Python熊猫:通过索引组合两个数据帧,并组合具有相同名称的列

Python熊猫:通过索引组合两个数据帧,并组合具有相同名称的列,python,pandas,Python,Pandas,我想在两个数据帧上执行外部联接。两个数据帧共享一个共同的索引名以及几个也共享相同名称的列名 我想将这些数据帧与索引上的外部联接结合起来(没有索引丢失,但是公共索引结合起来)。此外,我还希望合并两个数据帧中共享相同名称的列 到目前为止,我已经能够使用merge()、join()、concat()执行其中一项操作。我还没有能够生成一个数据帧,它在索引上连接,同时也组合相同的列 我想要组合的数据帧示例: df1看起来像这样;索引='Resource_Name': RESOURCE_NAME PROG

我想在两个数据帧上执行外部联接。两个数据帧共享一个共同的索引名以及几个也共享相同名称的列名

我想将这些数据帧与索引上的外部联接结合起来(没有索引丢失,但是公共索引结合起来)。此外,我还希望合并两个数据帧中共享相同名称的列

到目前为止,我已经能够使用merge()、join()、concat()执行其中一项操作。我还没有能够生成一个数据帧,它在索引上连接,同时也组合相同的列

我想要组合的数据帧示例:

df1看起来像这样;索引='Resource_Name':

RESOURCE_NAME  PROGRAM_NAME  CENTER STATUS
Doe, John            Prog 1   10545    ETW
Day, Jane            Prog 2   80942    FTE
Dylan, Bob           Prog 3   70641    ETW
RESOURCE_NAME  PROGRAM_NAME  CENTER        MANAGER
Hobbs, Bobs          Prog 4   20813    Costas, Bob
Day, Jane            Prog 2   80942  Harlan, Kevin
Dylan, Bob           Prog 3   70641     Nance, Jim
df2看起来像这样;索引='Resource_Name':

RESOURCE_NAME  PROGRAM_NAME  CENTER STATUS
Doe, John            Prog 1   10545    ETW
Day, Jane            Prog 2   80942    FTE
Dylan, Bob           Prog 3   70641    ETW
RESOURCE_NAME  PROGRAM_NAME  CENTER        MANAGER
Hobbs, Bobs          Prog 4   20813    Costas, Bob
Day, Jane            Prog 2   80942  Harlan, Kevin
Dylan, Bob           Prog 3   70641     Nance, Jim
期望输出:

RESOURCE_NAME   PROGRAM_NAME  CENTER        MANAGER  STATUS
Doe, John             Prog 1   10545            nan     ETW
Hobbs, Bobs           Prog 4   20813    Costas, Bob     nan
Day, Jane             Prog 2   80942  Harlan, Kevin     FTE
Dylan, Bob            Prog 3   70641     Nance, Jim     ETW
任何帮助都将不胜感激。

试试:

输出:

                CENTER        MANAGER PROGRAM_NAME STATUS
RESOURCE_NAME                                            
Day, Jane      80942.0  Harlan, Kevin       Prog 2    FTE
Doe, John      10545.0            NaN       Prog 1    ETW
Dylan, Bob     70641.0     Nance, Jim       Prog 3    ETW
Hobbs, Bobs    20813.0    Costas, Bob       Prog 4    NaN

令人惊叹的!在八个小时的尝试中,我从未遇到过这个函数。这是一个巨大的帮助。非常感谢。