今天小编就为大家分享一篇Pandas 按索引合并数据集的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一、merge函数 left1 = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'], '价格':[3,4,5], '数量':[9,8,7]}).set_index('水果') right1 = DataFrame({'水果':['苹果','草莓'], '产地':['美国','中国']})

pandas读取一组数据，可能存在重复索引，虽然可以利用drop_duplicate直接删除，但是会删除重要信息。 比如同一ID用户，多次登录学习时间。要计算该用户总共‘’学习时间‘’，就要把重复的ID的‘’学习时间‘’累加。 可以结合groupby和sum函数完成该操作。 实例如下： 新建一个DataFrame，计算每个 id 的总共学习时间。其中 id 为one/two的存在重复学习时间。先利用 groupby 按照键 id 分组，然后利用sum()函数求和，即可得到每个id的总共学习时间。