python 为什么merge匹配之后，索引会放到前面

在Python中，merge操作默认是按照匹配列进行合并，并且将匹配列置于合并结果的最前面，这是因为在大多数情况下，匹配列是最重要的信息，需要优先显示。如果您希望将索引列放在合并结果的前面，可以使用reset_index()方法将索引列转换为普通列，然后再执行merge操作。例如：

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

# 将索引列转换为普通列
df1 = df1.reset_index()
df2 = df2.reset_index()

# 按照key列合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 将索引列放在前面
merged_df = merged_df[['index', 'key', 'value_x', 'value_y']]

相关问题

python merge会把索引列放到最前方

是的，当使用 Pandas 中的 merge 函数进行数据合并时，默认会将索引列放到合并后的数据框的最前面。如果你不想让索引列出现在最前面，可以使用 reset_index() 函数将索引列转换为普通列，然后再进行合并操作。例如：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

# 将索引列转换为普通列
df1 = df1.reset_index()
df2 = df2.reset_index()

# 合并两个数据框
result = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

   index key  value_x  index  value_y
0      1   B        2      0        4
1      2   C        3      1        5

可以看到，此时索引列已经变成了普通列，并且没有出现在最前面。

python 匹配excel中的信息，使用merge会把索引列放到最前方

在 Pandas 中，使用 merge 函数匹配 Excel 中的信息时，如果这些 Excel 文件中的数据都有索引列，那么合并后的数据框中会出现重复的索引列。默认情况下，merge 函数会将索引列放在合并后的数据框的最前面。

为了避免出现重复的索引列，并使合并后的数据框更易于处理，我们可以在合并之前将所有的 Excel 文件都转换成普通的数据框，然后再进行合并。这样，合并后的数据框中就不会出现重复的索引列了。

以下是一个示例代码，演示了如何将多个 Excel 文件转换成普通的数据框，并使用 merge 函数匹配它们：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 将两个数据框都转换成普通的数据框
df1 = df1.reset_index()
df2 = df2.reset_index()

# 将两个数据框匹配合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 输出合并后的数据框
print(merged_df)

在这个示例代码中，我们首先读取了两个 Excel 文件，并将它们分别转换成普通的数据框。然后，我们使用 merge 函数将两个数据框匹配合并成一个数据框，其中 key 列是合并的依据。最后，我们输出合并后的数据框。

需要注意的是，如果两个数据框中的 key 列中有相同的值，那么 merge 函数会将它们匹配到一起。如果 key 列中的值不是唯一的，那么合并后的数据框中可能会出现重复的行。