将原始索引替换为字典和数据框中的新索引？

Question

我有一个数据帧（origin_dataframe），具有12000行和34个特征（列），以及一个字典（m_dict），具有12个键，分别为（'m1'，'m2'，...，'m12'）关键是一个包含1000行的数据框，如下所示：

     origin_dataframe:

        index,  f1, f2, …,  f34
         0,     2,  45, …,  3
         4,     12, 5,  …,  6
                   …
         1230,  4,  3,  …,  8
                   ….
         4500,  9, 34,  …,  89
         5001,  10, 54, …,  23
                   ….
         76000,  3, 8,  …,   9



     m_dict.keys():

               dict_keys(['m1', 'm2', 'm3', 'm4', 'm5', 'm6', 'm7',  
                     'month8', 'm9', 'm10', 'm11', 'm12'])

     m_dict[‘m1’]:
                 index, f1, f2, …,   f34
                    0,  2,  45, …,    3
                    1,  4,  3,  …,    8
                    3, 10,  54, …,    23
                    …. 
                  1000, 23, 43, ...,  77

      m_dict[‘m2’]:
                 index, f1, f2, …,   f34
                     0,     12, 5,  …,    6
                     1,     10, 54, …,   23
                               ….
                  1000,    34, 1,  ...,  67 

实际上，'origin_dataframe'的内容在字典中被分组并划分为不同的子数据帧，但是具有不同的索引，例如从0到1000。我的问题是如何更改其当前索引（0-1000）到原始索引（可在original_dataframe中找到）？我想要的输出，例如，字典中第一个sub_dataframe的输出应如下所示：

        m_dict[‘m1’]:
                 index,    f1,  f2, …,   f34
                     0,     2,  45, …,    3
                  1230,     4,   3, …,    8
                  5001,    10,  54,    …, 23

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