Объединение нескольких кадров данных Pandas на основе определенного столбца

Question

Предположим, у меня есть несколько фреймов данных Pandas, каждый из которых содержит несколько строк и столбцов, первый из которых содержит идентификатор чего-либо.То, что я хотел бы сделать, это довольно просто, что мне не удалось с помощью слияния, объединения, конкатата и т. Д. Если первый столбец df1 и df2 одинаков, то добавьте столбец 2 до конца df2 к df1, в противном случае пропустите его.

Например:

dat1={'A':['1', '2', '3'],'B':['4', '7', '11'],
  'C':['5', '8', '12'],'D':['6', '9', '13']}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(dat1, orient='index')
dat2={'A':['1', '2', '3'],'B':['4', '7', '11'],
  'C':['5', '8', '12'],'D':['6', '9', '13']}
df2 = pd.DataFrame.from_dict(dat2, orient='index')

В этом случае, поскольку первый столбец в обоих содержит A, B, C и D, объединенный фрейм данных будет иметь 4 строки и общее количество.из 6 столбцов.

df_merged
   0  1   2  3  4   5
A  1  2   3  1  2   3
B  4  7  11  4  7  11
C  5  8  12  5  8  12
D  6  9  13  6  9  13

Если бы вместо B во втором фрейме данных была буква E, я бы их вообще не сливал.

Answer 1

с pd.concat, при склеивании нескольких фреймов данных и последующем объединении их по желаемой оси, из pandas Doc

>>> frames = [df1, df2]

>>> pd.concat(frames, axis=1)
   0  1   2  0  1   2
A  1  2   3  1  2   3
B  4  7  11  4  7  11
C  5  8  12  5  8  12
D  6  9  13  6  9  13

Answer 2

использовать слияние

pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)

    0_x 1_x 2_x 0_y 1_y 2_y
A   1   2   3   1   2   3
B   4   7   11  4   7   11
C   5   8   12  5   8   12
D   6   9   13  6   9   13


def myFunc(df1,df2):
    if len(np.intersect1d(df1.index.values, df2.index.values)) == len(df1.index.values) & len(np.intersect1d(df1.index.values, df2.index.values)) == len(df2.index.values):
        df = pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)
        return df
    else:
        pass