两个DataFrame基于加1后的索引字段关联时出现匹配错误问题

• pandas中DataFrame.join()方法的逻辑是：on参数仅指定左表用于匹配的列，右表默认使用自身的行索引参与匹配，而非右表的同名字段。
• 你的df2行索引默认是[0,1,2]，左表df的INDEX列值是[1,2,3]，匹配过程为：左表值1匹配右表行索引1的行、左表值2匹配右表行索引2的行、左表值3无对应右表行索引，因此最后一行匹配为空。你看到的右表INDEX列值错位只是匹配行错误的结果，并非字段被额外加1。

提供两种可行写法：

方案1：使用merge方法（更推荐，字段匹配逻辑更直观） #

merge方法可直接指定左右表的匹配字段，不需要修改索引：

df3 = pd.merge(df, df2, on='INDEX', how='left', suffixes=('1', ''))

方案2：调整右表索引后使用join #

如果要继续用join，先把右表的INDEX列设为行索引再关联：

df3 = df.join(df2.set_index('INDEX'), on='INDEX', how='left', lsuffix='1')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3242036