python左右合并Dataframe，以右面的Dataframe为主，on值为索引

可以使用pandas库中的merge函数来实现。将左边的DataFrame和右边的DataFrame进行合并，以右边DataFrame中的重复行会覆盖左边DataFrame中的行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建左边的DataFrame
df_left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

# 创建右边的DataFrame
df_right = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                         'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})

# 为右边DataFrame设置索引
df_right.set_index(['A'], inplace=True)

# 将左边DataFrame和右边DataFrame进行合并
df_merge = pd.merge(df_left, df_right, left_index=True, right_index=True, how='right')

# 输出合并后的DataFrame
print(df_merge)

输出结果如下：

     B_x  B_y
A            
A4  NaN   B4
A5  NaN   B5
A6  NaN   B6
A7  NaN   B7

其中，`left_index=True` 和 `right_index=True` 表示以索引为共同列进行合并。`how='right'`表示以右边的DataFrame为主，左边的DataFrame中没有的行将被删除。需要注意的是，由于右边DataFrame中的索引没有与左边DataFrame中的索引完全匹配，因此左边DataFrame中的所有行都被标记为NaN。