df在merge后索引的列名是什么

在`pd.merge()`操作之后，如果未指定`on`参数或者`indicator=True`，新合并后的DataFrame的索引通常是基于原数据框的索引（如果它们有重叠）或者根据合并条件创建的新索引。默认情况下，列名不会改变，保留原有的列名。

例如，如果你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，并且通过某个共同的列进行合并，那么合并后的列名会保持原样，除非你在`pd.merge()`函数中明确指定了`suffixes`参数来添加后缀区分重复的列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')
# 合并后列名仍可能为：'common_column', 'another_common_column'（假设它们原本在各自的数据框中有）

merged_df.set_index('new_index', inplace=True)
# 如果设置了新的索引，列名则变为：'new_index', 'other_new_column'（如果有的话）

如果使用了`indicator=True`，那么会新增一个名为`"_merge"`的列，用于标识哪些行来自哪个数据框。

相关问题

如何合并两个df,相同日期索引的数据放到同一行，如两个df都有范围不同的日期索引date，df1的数据列名为AA，df2的数据列名为BB，怎么保证合并后的df_new，索引为date（兼具df1和df2的日期范围），同时，有AA列和BB列的数据

在Pandas中，你可以使用`concat`或`merge`函数结合`DataFrame`的`loc`或者`align`功能来实现这个需求。这里是一个步骤示例：

1. 首先，假设`df1`和`df2`都已经设置了日期`date`作为索引。你需要检查它们是否已经按日期排序并且没有重复。

import pandas as pd

# 假设df1和df2已经是这样的结构

2. 使用`concat`如果只关注数据的简单堆叠，可以这样操作：

df_new = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这会将两份数据并排放置在同一张表格上，保留各自的索引。

3. 如果你需要保持索引完全覆盖两者的日期范围，并且对缺失值有特定处理（比如填充0、NaN等），可以使用`merge`和`left_index=True`，`right_index=True`：

df_new = df1.merge(df2, how='outer', left_index=True, right_index=True, suffixes=('_df1', '_df2'))
df_new = df_new.fillna(0)  # 或者你想使用的其他填充策略

这会创建一个新的数据框，其中每个日期都会包含来自df1和df2的对应列。

两个df都有范围不同的日期索引date，df1的数据列名为AA，df2的数据列名为BB，怎么保证合并后的df_new兼具df1和df2的日期范围，同时，有AA列和BB列的数据

如果你想合并两个日期索引（date）范围不同的DataFrame，df1和df2，并保持它们各自的完整日期范围以及对应的列AA和BB，你需要使用`merge`或`concat`函数结合`asof`或`nearest`方法，如果日期不完全匹配的话。以下是基本步骤：

import pandas as pd

# 确保df1和df2的日期列都是datetime类型
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'])

# 对于merge：
df_new = pd.merge_asof(df1, df2, on='Date', by=['Date'], tolerance='same_day')

# 或者对于concat：
df1.sort_values('Date', inplace=True)  # 确保df1按日期排序
df2.sort_values('Date', inplace=True)
df_new = pd.concat([df1, df2]).sort_index()  # 合并后重新排序

df_new = df_new[['Date', 'AA', 'BB']].drop_duplicates(subset='Date')  # 删除重复日期

这个操作会保留所有日期（包括未出现在另一个DataFrame中的日期），并且列AA和BB都会存在。