python pandas df合并多索引的一部分

在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，而DataFrame（简称df）是pandas中最常用的数据结构之一。当我们需要合并具有多级索引的DataFrame时，可以使用pandas的concat()函数或merge()函数来实现。

1. concat()函数：用于按照指定的轴将多个DataFrame进行连接。它有以下几个参数：
   • objs：要连接的DataFrame对象的序列或字典。
   • axis：指定连接的轴，0表示按行连接，1表示按列连接。
   • keys：用于创建层次化索引的键。
   • join：指定连接的方式，可选值为'inner'（交集）或'outer'（并集）。
   • ignore_index：是否忽略原始索引，生成新的连续索引。
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• merge()函数：用于根据一个或多个键将多个DataFrame进行数据库风格的合并。它有以下几个参数：
  • left：要合并的左侧DataFrame。
  • right：要合并的右侧DataFrame。
  • on：用于合并的列名，必须在左右两个DataFrame中都存在。
  • how：指定合并的方式，可选值为'inner'（交集）、'outer'（并集）、'left'（左连接）或'right'（右连接）。
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以上是关于Python pandas中合并具有多级索引的DataFrame的方法和示例，希望能对您有所帮助。