高效合并DataFrame：基于索引的优化方案
数据处理中，常需合并两个DataFrame。本文介绍一种高效方法，将第二个DataFrame的数据添加到第一个DataFrame中，并创建新列。假设DataFrame df1包含日期、姓名和其他信息，df1的日期和姓名构成df2的行索引和列名，df2包含需添加到df1的数据。直接使用循环效率低下，尤其在数据量大时。
Pandas库的索引和连接功能可有效解决此问题。以下基于索引的连接方法可实现高效数据匹配：
首先，设置df1的日期和姓名为索引：df1.set_index(['date', 'name'])。这允许快速查找和匹配。
然后，将df2转换为与df1索引结构类似的Series：df2.stack()将df2转换为Series，索引为多级索引，对应df1的日期和姓名；rename_axis(index=['date', 'name'])重命名索引，使其与df1一致；.set_name('result')将Series命名为'result'，方便后续合并。
最后，使用join()函数连接处理后的df2和df1。join()根据索引匹配，将df2的数据添加到df1，生成新的'result'列。代码如下：
(
df1.set_index(['date', 'name'])
.join(
df2.stack()
.rename_axis(index=['date', 'name'])
.set_name('result')
)
)
此方法避免了低效的循环，利用Pandas的索引和连接功能，显著提高了数据合并效率，尤其适用于大型数据集。
