pandas 2个dataFrame 没有同一索引如何连接

在Pandas中，如果你有两个DataFrame没有相同的索引，你可以使用`merge()`或`concat()`函数来连接它们。

1. 使用`merge()`函数：

`merge()`函数允许你根据两个DataFrame的列进行连接。如果没有相同的索引，你需要指定一个共同的列作为连接键。

下面是一个示例代码，展示如何使用`merge()`函数连接两个没有相同索引的DataFrame：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'], 'D': ['D0', 'D1']})

# 使用'A'列作为连接键连接两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

print(merged_df)

输出结果将是连接后的DataFrame，其中包含了两个原始DataFrame的所有行，并根据指定的列进行了合并。

2. 使用`concat()`函数：

`concat()`函数允许你将多个DataFrame沿着指定的轴进行连接。如果没有相同的索引，你可以使用`axis=1`参数来将它们沿着列轴进行连接。

下面是一个使用`concat()`函数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'], 'D': ['D0', 'D1']}).set_index('A')

# 沿着列轴连接两个DataFrame
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(concatenated_df)

这将沿着列轴连接两个DataFrame，结果是一个具有所有行的连接后的DataFrame。

请注意，在连接没有相同索引的DataFrame时，确保你指定了合适的连接键或轴，以便正确地合并数据。