这很简单，但我不明白为什么我无法合并两个数据帧。我有以下df个不同形状（一个比另一个更大更宽）：
DF1
A id
0 microsoft inc 1
1 apple computer. 2
2 Google Inc. 3
3 IBM 4
4 amazon, Inc. 5
DF2
B C D E id
0 (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
0 (409-6043-01) 234324 API Other 2
0 23423423 API NaN NaN 3
0 (001722-5e240-60) NaN NaN Other 4
1 (0012172-52411-60) 32423423. NaN Other 4
0 29849032-29482390 API Yes False 5
1 329482030-23490-1 API Yes False 5
我想在df1列合并df2和index：
DF3
A B C D E id
0 microsoft inc (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
1 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
2 Google Inc. 23423423 API NaN NaN 3
3 IBM (001722-5e240-60) NaN NaN Other 4
4 IBM (0012172-52411-60) 32423423. NaN Other 4
5 amazon, Inc. 29849032-29482390 API Yes False 5
6 amazon, Inc. 329482030-23490-1 API Yes False 5
我知道可以使用merge()完成此操作。另外，我读了这篇优秀的tutorial并试图：
在：
pd.merge(df1, df2, on=df1.id, how='outer')
输出：
IndexError: indices are out-of-bounds
然后我尝试了：
pd.merge(df2, df1, on='id', how='outer')
显然它重复了几次合并的行，如下所示：
A B C D E index
0 microsoft inc (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
1 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
2 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
3 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
4 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
5 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
6 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
7 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
8 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
...
我认为这与我创建时间索引df2['position'] = df2.index的事实有关，因为索引看起来很奇怪，然后将其删除。所以，我的问题是如何获得df3？
更新
我修改了df2这样的索引：
df2.reset_index(drop=True, inplace=True)
现在看起来像这样：
B C D E id
0 (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
1 (409-6043-01) 234324 API Other 2
2 23423423 API NaN NaN 3
3 (001722-5e240-60) NaN NaN Other 4
4 (0012172-52411-60) 32423423. NaN Other 4
5 29849032-29482390 API Yes False 5
6 329482030-23490-1 API Yes False 5
我仍然遇到同样的问题。合并的行重复几次。
>>>print(df2.dtypes)
B object
C object
D object
E object
id int64
dtype: object
>>>print(df1.dtypes)
A object
id int64
dtype: object
UPDATE2
>>>print(df2['id'])
0 1
1 2
2 3
3 4
4 4
5 5
6 5
7 6
8 6
9 7
10 8
11 8
12 8
13 8
14 9
15 10
16 11
17 11
18 12
19 12
20 13
21 13
22 14
23 15
24 16
25 16
26 17
27 17
28 18
29 18
...
476 132
477 132
478 132
479 132
480 132
481 132
482 132
483 132
484 133
485 133
486 133
487 133
488 134
489 134
490 134
491 134
492 135
493 135
494 136
495 136
496 137
497 137
498 137
499 137
500 137
501 137
502 137
503 138
504 138
505 138
Name: id, dtype: int64
和
>>>print(df1)
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
10 11
11 8
12 12
13 6
14 7
15 8
16 6
17 11
18 13
19 14
20 15
21 11
22 2
23 16
24 17
25 18
26 9
27 19
28 11
29 20
..
108 57
109 43
110 22
111 2
112 58
113 49
114 22
115 59
116 2
117 6
118 22
119 2
120 37
121 2
122 9
123 60
124 61
125 62
126 63
127 42
128 64
129 4
130 29
131 11
132 2
133 25
134 4
135 65
136 66
137 4
Name: id, dtype: int64
答案 0 :(得分：1)
您可以尝试将索引设置为id，然后使用join：
df1 = pd.DataFrame([('microsoft inc',1),
('apple computer.',2),
('Google Inc.',3),
('IBM',4),
('amazon, Inc.',5)],columns = ('A','id'))
df2 = pd.DataFrame([('(01780-500-01)','237489', '- 342','API', 1),
('(409-6043-01)','234324', ' API','Other ',2),
('23423423','API', 'NaN','NaN', 3),
('(001722-5e240-60)','NaN', 'NaN','Other', 4),
('(0012172-52411-60)','32423423',' NaN','Other', 4),
('29849032-29482390','API', ' Yes',' False', 5),
('329482030-23490-1','API', ' Yes',' False', 5)],
columns = ['B','C','D','E','id'])
df1 =df1.set_index('id')
df1.drop_duplicates(inplace=True)
df2 = df2.set_index('id')
df3 = df1.join(df2,how='outer')
由于您已为两个数据帧设置索引列（也称为连接键），因此您不必指定on='id'参数。
这是解决问题的另一种方法。我认为pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')没有任何问题。您可能需要仔细检查两个数据框中的id列，如@JohnE所述