Як зберегти індекс при використанні злиття панд

Я хотів би об'єднати два DataFramesта зберегти індекс із першого кадру як індекс на зведеному наборі даних. Однак, коли я зливаю, отриманий DataFrame має цілий індекс. Як я можу вказати, що я хочу зберегти індекс у лівому кадрі даних?

In [4]: a = pd.DataFrame({'col1': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, 
                          'to_merge_on': {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}})

In [5]: b = pd.DataFrame({'col2': {0: 1, 1: 2, 2: 3}, 
                          'to_merge_on': {0: 1, 1: 3, 2: 5}})

In [6]: a
Out[6]:
   col1  to_merge_on
a     1            1
b     2            3
c     3            4

In [7]: b
Out[7]:
   col2  to_merge_on
0     1            1
1     2            3
2     3            5

In [8]: a.merge(b, how='left')
Out[8]:
   col1  to_merge_on  col2
0     1            1   1.0
1     2            3   2.0
2     3            4   NaN

In [9]: _.index
Out[9]: Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

EDIT: Переключення на приклад коду, який можна легко відтворити

In [5]: a.reset_index().merge(b, how="left").set_index('index')
Out[5]:
       col1  to_merge_on  col2
index
a         1            1     1
b         2            3     2
c         3            4   NaN

Примітка: для деяких лівих операцій злиття ви можете в кінцевому підсумку з великою кількістю рядків , якщо є кілька відповідностей між aі bі ви повинні Дедупліціровать ( документацію для дедуплікаціі ). Ось чому панди не зберігають індекс для вас.

Ви можете зробити копію індексу на лівій рамці даних і зробити об'єднання.

a['copy_index'] = a.index
a.merge(b, how='left')

Я вважав цей простий метод дуже корисним під час роботи з великими рамками даних та використання pd.merge_asof()(або dd.merge_asof()).

Цей підхід був би найкращим, коли скидання індексу є дорогим (великий кадр даних).

Існує не pd.merge рішення. Використання mapтаset_index

In [1744]: a.assign(col2=a['to_merge_on'].map(b.set_index('to_merge_on')['col2']))
Out[1744]:
   col1  to_merge_on  col2
a     1            1   1.0
b     2            3   2.0
c     3            4   NaN

І не вводить фіктивну indexназву для індексу.

df1 = df1.merge(
        df2, how="inner", left_index=True, right_index=True
    )

Це дозволяє зберегти індекс df1

Подумайте, я придумав інше рішення. Я приєднував ліву таблицю за значенням індексу та праву таблицю за значенням стовпця на основі індексу лівої таблиці. Те, що я зробив, було нормальним злиттям:

First10ReviewsJoined = pd.merge(First10Reviews, df, left_index=True, right_on='Line Number')

Потім я отримав нові індексні номери з об'єднаної таблиці і помістив їх у новий стовпець під назвою Номер рядка надіслання:

First10ReviewsJoined['Sentiment Line Number']= First10ReviewsJoined.index.tolist()

Потім я вручну повертаю індекс до початкового лівого індексу таблиці на основі попереднього стовпця під назвою Номер рядка (значення стовпця, до якого я приєднався з індексу лівої таблиці):

First10ReviewsJoined.set_index('Line Number', inplace=True)

Потім видаліть ім'я індексу номера рядка, щоб він залишався порожнім:

First10ReviewsJoined.index.name = None

Можливо, трохи зламати, але, здається, працює добре і порівняно просто. Також здогадуйтесь, що це зменшує ризик дублікатів / псування ваших даних. Сподіваємось, що все має сенс.

Ще один простий варіант - перейменувати індекс на той, що був раніше:

a.merge(b, how="left").set_axis(a.index)

Злиття зберігає порядок у кадрі даних 'a', але просто скидає індекс, щоб зберегти для використання set_axis