合并数据帧，删除列和设置索引

Question

我有两个这样的数据框：

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

我想合并这两个数据帧，进行内部合并，删除ID2，然后使用id1作为新索引。我想要的输出如下：

    val1  val2
id1            
a       1     4
c       3     5

我目前这样做如下：

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

给了我想要的输出。

我的问题是，是否已有一个允许我的选项

a）在执行内部合并时删除键列，因为那时将有两个相同的列

和/或

b）直接将索引设置为用于合并过程的其中一个关键列。

我现在的方式是现在的方式还是有更聪明/内置的东西吗？

Answer 1

一个选项是在加入之前将键列设置为索引，这将在结果中仅保留一个键列作为索引：

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

Answer 2

您可以使用merge参数left_index和right_index，（how='inner'省略，因为默认值），但df中的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 }：

join

使用set_index的解决方案，必须为inner加入添加参数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 ：

ScheduledExecutorService

Answer 3

在三种解决方案中，“合并”解决方案最快：

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

Answer 4

请参阅速度比较......第一个答案，即使用合并的那个是最快的