pandas.Index.join

final Index.join(other, *, how='left', level=None, return_indexers=False, sort=False)

计算 join_index 和 indexers 以使数据结构符合新索引。

参数:

其他索引

执行连接操作的另一个索引。

如何{‘left’, ‘right’, ‘inner’, ‘outer’}

级别整数或级别名称，默认无

它要么是整数位置，要么是级别名称。

return_indexersbool, 默认为 False

是否为两个索引对象返回索引器。

排序bool, 默认为 False

在结果索引中按字典顺序排序连接键。如果为 False，连接键的顺序取决于连接类型（how 关键字）。

返回:

join_index, (left_indexer, right_indexer)

新的索引。

参见

DataFrame.join

将列与 other DataFrame 的索引或键连接。

DataFrame.merge

使用数据库风格的连接合并 DataFrame 或命名 Series 对象。

例子

>>> idx1 = pd.Index([1, 2, 3])
>>> idx2 = pd.Index([4, 5, 6])
>>> idx1.join(idx2, how="outer")
Index([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype='int64')
>>> idx1.join(other=idx2, how="outer", return_indexers=True)
(Index([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype='int64'),
array([ 0,  1,  2, -1, -1, -1]), array([-1, -1, -1,  0,  1,  2]))