Pandas中能否同时使用left_index与left_on进行多键合并？

你需要同时用索引列和普通列作为合并键，不用提前设置复合索引的话，有两种直接用merge()的可行方案：

方案1：临时将索引转为普通列合并 #

把左边数据集的索引（name）通过reset_index()转为列，然后直接指定两个合并键：

# 临时把索引转为列，合并后可按需将name恢复为索引
pd.merge(df3_sp.reset_index(), df4, left_on=['name', 'math'], right_on=['title', 'math'])

这种方法逻辑直观，适配所有Pandas版本，合并完成后如果需要，可再通过set_index('name')将name重新设为索引。

方案2：同时使用left_index和left_on参数 #

Pandas 0.23及以上版本支持同时指定left_index=True（用左边的索引作为一个合并键）和left_on（用左边的普通列作为另一个合并键），对应右边的right_on需指定两个匹配列：

pd.merge(df3_sp, df4, left_index=True, left_on='math', right_on=['title', 'math'])

这里左边的合并键是name（索引）+math（列），右边的合并键是title（对应name）+math（对应math），完全匹配你的需求，且无需修改原数据集的索引结构。

如果你的Pandas版本低于0.23，这种方法会报错，建议优先使用方案1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kangyeop