dataframe中相同索引合并

你可以使用 `pandas` 库中的 `merge` 方法来合并两个相同索引的 `dataframe`。下面是一个例子：

假设有两个 `dataframe`，分别为 `df1` 和 `df2`，它们的索引相同，且都有一个名为 `value` 的列，你可以使用下面的代码将它们合并为一个 `dataframe`：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'value': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=df1.index)

print(merged_df)

这里使用了 `merge` 方法，并且指定了 `on` 参数为 `df1` 的索引，这样就会将两个 `dataframe` 按照索引进行合并。输出结果如下：

  key_0  value_x  value_y
0     a        1        4
1     b        2        5
2     c        3        6

可以看到，合并后的 `dataframe` 包含了原来两个 `dataframe` 中的所有行，但是列名被自动命名为 `key_0`, `value_x`, 和 `value_y`。你可以使用 `rename` 方法将它们改为你需要的名称，比如：

merged_df = merged_df.rename(columns={'value_x': 'df1_value', 'value_y': 'df2_value'})

print(merged_df)

输出结果如下：

  key_0  df1_value  df2_value
0     a          1          4
1     b          2          5
2     c          3          6

现在，合并后的 `dataframe` 中的列名就被改为了 `df1_value` 和 `df2_value`，你可以根据需要进一步处理它。