如何优雅合并多个DataFrame的索引并定义新增索引的函数？

一、批量合并c1-c10的索引到b #

你原来的链式union写法过于繁琐，这里提供两种更简洁的实现方式：

方法1：兼容所有Pandas版本（借助functools.reduce）

先将所有目标DataFrame存入列表，再通过reduce批量合并索引：

import functools
import pandas as pd

# 将c1到c10放入列表统一管理
dfs = [c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, c10]
# 批量合并所有DataFrame的索引
combined_index = functools.reduce(lambda idx_a, idx_b: idx_a.union(idx_b), [df.index for df in dfs])
# 赋值给b的索引
b.index = combined_index

方法2：Pandas 2.0+专属（用Index.union_many）

Pandas 2.0及以上版本新增了union_many方法，直接传入索引列表即可完成批量合并，代码更简洁直观：

import pandas as pd

dfs = [c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, c10]
combined_index = pd.Index.union_many([df.index for df in dfs])
b.index = combined_index

二、添加新DataFrame索引到b的函数 #

定义一个简单函数，接收新的DataFrame，将其索引与b的现有索引取并集后重新赋值：

def add_df_index_to_b(new_df):
    # 合并b的现有索引与新DataFrame的索引
    b.index = b.index.union(new_df.index)

使用时直接调用即可：

add_df_index_to_b(c11)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Haikal Yeo