通过调用df2中列出的df1索引创建数据帧

，可以使用pandas库中的merge函数来实现。

merge函数可以根据指定的列或索引将两个数据帧进行合并。在这个场景中，我们可以将df1和df2按照df2中列出的df1索引进行合并。

具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['a', 'b', 'c'], 'D': ['d', 'e', 'f']})

# 将df1和df2按照df2中列出的df1索引进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_on='C')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

上述代码中，首先导入pandas库，然后创建了示例数据帧df1和df2。接着使用merge函数，将df1和df2按照df2中列出的df1索引进行合并。merge函数的参数中，left_index=True表示按照左侧数据帧（df1）的索引进行合并，right_on='C'表示按照右侧数据帧（df2）的'C'列进行合并。

最后，打印合并后的数据帧merged_df。

这种方法适用于当df1和df2的索引或列之间存在关联关系时，可以根据索引或列的值进行数据的合并。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据结构进行调整。

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