我正在嘗試合并兩個數據框。我想在合并一列，那就是指數的第二數據幀和一列，這是一個的列在第二個數據幀。兩個 DataFrame 中的列/索引名稱不同。例子：import pandas as pddf2 = pd.DataFrame([(i,'ABCDEFGHJKL'[j], i*2 + j)                     for i in range(10)                     for j in range(10)],                    columns = ['Index','Sub','Value']).set_index('Index')df1 = pd.DataFrame([['SOMEKEY-A',0,'A','MORE'],                    ['SOMEKEY-B',4,'C','MORE'],                    ['SOMEKEY-C',7,'A','MORE'],                    ['SOMEKEY-D',5,'Z','MORE']                   ], columns=['key', 'Ext. Index', 'Ext. Sub', 'Description']                  ).set_index('key')df1 打印出來key Ext. Index  Ext. Sub    DescriptionSOMEKEY-A   0   A   MORESOMEKEY-B   4   C   MORESOMEKEY-C   7   A   MORESOMEKEY-D   5   Z   MOREdf2 的第一行是Index   Sub Value0   A   00   B   10   C   20   D   30   E   4我想將“Ext.Index”和“Ext.Sub”與DataFrame df2合并，其中索引是“Index”，列是“Sub”該預期的結果是：key Ext. Index  Ext. Sub    Description Ext. ValueSOMEKEY-A   0   A   MORE    0SOMEKEY-B   4   C   MORE    10SOMEKEY-C   7   A   MORE    14SOMEKEY-D   5   Z   MORE    None手動，合并是這樣工作的def get_value(x):    try:        return df2[(df2.Sub == x['Ext. Sub']) &                    (df2.index == x['Ext. Index'])]['Value'].iloc[0]    except IndexError:        return Nonedf1['Ext. Value'] = df1.apply(get_value, axis = 1)我可以使用 apd.merge或pd.concat命令執行此操作，而無需通過將 df2.index 轉換為列來更改 df2 嗎？