如何合并具有不同索引的两个不同变量？

Question

我正在处理一个大型数据集，我不得不清理一些行，所以现在没有遵循索引，因为有些索引丢失了。现在我有：

        A
2       2
5       4
7       5
8       6
17      6
21      8

无论 A 列是什么意思，我都必须对其进行处理、拆分和转换。所以，最后，我有两个由该操作产生的变量（A_case1，A_case2），其中：

print(A_case1)

2    4
7    2
17   3
21   2

print(A_case2)

5   2
8   1

但现在我想合并这两个变量并加入原始数据框。所以我希望最终的结果是：

        A   A_case1_Case2
2       2   4
5       4   2
7       5   2
8       6   1
17      6   3
21      8   2

我已经尝试过 pd.concat 但无法加入数据框。谁能帮帮我？

Answer 1

首先将新的数据框A_case1和A_case2合并到原始数据框（df）中：

merged = df.merge(A_case1, left_index=True, right_index=True, how='left').merge(A_case2, left_index=True, right_index=True, how='left')

然后通过连接两个中间列A_case1 和A_case2 来创建新列A_case1_case2：

merged['A_case1_case2'] = merged[['A_case1', 'A_case2']].apply(lambda x: ''.join(x.dropna().astype(int).astype(str)), 1)

最后删除中间列A_case1 和A_case2：

merged = merged.drop(['A_case1', 'A_case2'], 1)