Python中合并数据表时right_index=True, left_index=True有什么用

参数 right_index=True 和 left_index=True 的作用
在 Pandas 中，pd.merge() 函数提供了多种方式来指定如何对齐两个 DataFrame 进行合并操作。其中，left_index 和 right_index 是用来指示是否使用左侧或右侧 DataFrame 的索引来作为合并键的参数。
当设置 left_index=True 或者 right_index=True 时，Pandas 将分别把左 DataFrame 或右 DataFrame 的索引视为其对应的合并键[^1]。这意味着如果这两个参数都被设为 True，那么 Pandas 将基于两侧 DataFrame 的索引来执行合并操作，而无需显式提供其他列名作为键[^2]。
使用场景
这种配置通常适用于以下情况：

当两者的索引本身具有唯一性和关联意义时（比如时间序列数据），可以利用它们直接完成匹配。
数据集中可能不存在合适的候选列为键值的情况下，转而依赖于已定义好的索引结构来进行精确对应关系构建。

下面是一个简单的例子展示如何应用这些选项：
import pandas as pd

# 创建示例数据框
df_left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2']},
index=['K0', 'K1', 'K2'])
df_right = pd.DataFrame({'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
index=['K0', 'K2', 'K3'])

result = pd.merge(df_left, df_right,
left_index=True, right_index=True)

print(result)
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上述代码片段中，由于指定了 left_index=True 及 right_index=True ，所以最终的结果集将是依据双方共同拥有的索引项 'K0', 'K2' 来形成交集后的记录集合。
Suffixes 参数说明
另外需要注意的是，在实际运用过程中可能会遇到重复命名字段的情形，默认情况下 Pandas 对此处理机制是在冲突名称后附加 _x (来自左边的数据源) 和 _y(来自右边的数据源) 。不过用户也可以自定义该行为通过调整 suffixes 参数实现个性化需求。