如何使用 pandas 在 Python 中的公共索引值上合并两个 CSV 文件？
How do I merge two CSV files on common index values in Python using pandas?
我有两个 CSV 文件，CSV_Cleaned：它有 891 行和 CSV_Uncleaned：这个有 945 行，我希望只从 CSV_Uncleaned 中获取索引值的那些行匹配 CSV_Cleaned。我该怎么做？
注意：我的数据框没有名为 'index' 的列，我说的是在第一列左侧自动生成的索引值。
假设感兴趣的列在 csv 文件中称为 "index"，您可以使用 merge
df1 = pd.read_csv('CSV_cleaned.csv')
df2 = pd.read_csv('CSV_Uncleaned.csv')
df = df1.merge(df2, left_on='index', right_on='index', how='left')
如果您已经有 DataFrame 需要按其索引合并：
df = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, how='left')
我有两个 CSV 文件，CSV_Cleaned：它有 891 行和 CSV_Uncleaned：这个有 945 行，我希望只从 CSV_Uncleaned 中获取索引值的那些行匹配 CSV_Cleaned。我该怎么做？
注意：我的数据框没有名为 'index' 的列，我说的是在第一列左侧自动生成的索引值。
假设感兴趣的列在 csv 文件中称为 "index"，您可以使用 merge
df1 = pd.read_csv('CSV_cleaned.csv')
df2 = pd.read_csv('CSV_Uncleaned.csv')
df = df1.merge(df2, left_on='index', right_on='index', how='left')
如果您已经有 DataFrame 需要按其索引合并：
df = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, how='left')