python是一款简洁又灵活的编程语言。如SQL、R语言、Java等语言，python在数据处理与分析中拥有多种合并数据集的方法，比如我们之前介绍过的数据库风格的合并方法。pandas 是python用于数据分析包中的一种，DataFrame是pandas重要的数据结构。我们可以简单理解DataFrame就如同excel或csv文件存储的数据格式，亦或是MySQL数据库表中的数据展现方式。
索引上的合并
DataFrame中的连接键位于其索引中。在这种情况下，可以传入left_index=True或right_index=True（或两个都传）以说明索引应该被用作连接键，具体举例如下：
首先，我们先来学习“right_index=True”参数的效果：
merge方法默认是求取连接键的交集，因此可以通过外连接（how=’outer’）的方式得到它们的并集：
层次化索引
层次化索引是pandas的一项重要功能，它使你能在一轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。在合并数据集上，对于层次化索引的数据，相对较为复杂，具体通过下述例子进行说明：
如果遇到将多个列作为键进行合并的场景时，我们需要以列表的形式指明用作合并键的多个列，特别注意过程中对重复索引值的处理，具体说明如下：
接下来，我们一起来查看一同传入left_index=True和right_index=True两个参数的情况，具体如下：
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第1个回答 2020-06-01
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