小编在pandas中介绍了join()两种应用方法，其中作用于dataframe通过索引或指定列连接dataframe，在平时中最常见的join方法是按照同一列join很容易报错，因为join将根据dataframe的索引进行。本文介绍了join()在pandas中用于索引合并的使用原理和具体实例。
1、在pandas中join()方法
dataframe内置join方法是一种快速合并的方法。它默认以index作为对齐列。
2、语法格式
join(other，on=None，how=“left”，lsuffix="“，rsuffix=”"，sort=False)
3、使用参数
on：用于连接名。//如果两个表中的行索引和列索引重叠，则当使用join()法合并时，可以使用参数on指定的重叠列
how：可以从{“left”，“right”，" outer"，“inner”} 中任选一个，默认使用left。
lsuffix：在左侧重叠列名后，接收字符串添加后缀名。
rsuffix：在右侧重叠列名后，接收字符串添加后缀名。sort：接收布尔值，根据连接键对合并数据进行排序，默认为False。
4、DataFrame通过索引连接使用实例
>>>caller.join(other,lsuffix='_caller',rsuffix='_other') key_callerAkey_otherB 0K0A0K0B0 1K1A1K1B1 2K2A2K2B2 3K3A3K99B99 NaNNa44K44K4 NaNaN55K55
以上就是在pandas中join()该方法用于索引上合并的使用原理和具体实例，希望对您有所帮助~