我有2個DFS， df_1：
col_1 col_2
index_1 index_2
abc a_1 10 20
a_2 15 15
c_2 48 74
def a_1 10 15
b_2 1 1
并且df_2：
id value
abc value_abc
def value_def
a_1 value_a_1
a_2 value_a_2
b_2 value_b_2
c_2 value_c_2
我正在嘗試將值合并到索引中，如下所示：
col_1 col_2 value_index_1 value_index_2
index_1 index_2
abc a_1 10 20 value_abc value_a_1
a_2 15 15 value_a_2
c_2 48 74 value_c_2
def a_1 10 15 value_def value_a_1
b_2 1 1 value_c_2
所以index_1andindex_2都是一個id欄位df_2，我試圖將這些value列添加為原始df_1.
我試過：
df_1.merge(df_2, left_on = 'index_1', right_on ='id', how = 'left', left_index=True)
但這index_2出于某種原因消除了 的可見性。我的錯誤在哪里？
uj5u.com熱心網友回復：
使用rename通過Series從df_2，皈依DataFrame，reaasign默認索引并追加原創：
df = df_1.join(df_1.rename(df_2['value']).index.to_frame().set_index(df_1.index))
print (df)
col_1 col_2 index_1 index_2
index_1 index_2
abc a_1 10 20 value_abc value_a_1
a_2 15 15 value_abc value_a_2
c_2 48 74 value_abc value_c_2
def a_1 10 15 value_def value_a_1
b_2 1 1 value_def value_b_2
在檔案中可以找到重復值的原因：
我們已經“稀疏化”了更高級別的索引，以使控制臺輸出更容易讓人眼前一亮。請注意，可以使用 pandas.set_options() 中的 multi_sparse 選項控制索引的顯示方式：
with pd.option_context("display.multi_sparse", False):
df
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