这很简单，但是我不明白为什么我不能合并两个数据框。我有以下df形状不同的s（一个形状大于另一个形状）：
df1
A id
0 microsoft inc 1
1 apple computer. 2
2 Google Inc. 3
3 IBM 4
4 amazon, Inc. 5
df2
B C D E id
0 (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
0 (409-6043-01) 234324 API Other 2
0 23423423 API NaN NaN 3
0 (001722-5e240-60) NaN NaN Other 4
1 (0012172-52411-60) 32423423. NaN Other 4
0 29849032-29482390 API Yes False 5
1 329482030-23490-1 API Yes False 5
我想合并df1和df2由index列：
df3
A B C D E id
0 microsoft inc (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
1 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
2 Google Inc. 23423423 API NaN NaN 3
3 IBM (001722-5e240-60) NaN NaN Other 4
4 IBM (0012172-52411-60) 32423423. NaN Other 4
5 amazon, Inc. 29849032-29482390 API Yes False 5
6 amazon, Inc. 329482030-23490-1 API Yes False 5
我知道，这可以通过使用来完成合并（） 。另外，我看了这个优秀的教程，并试图：
在：
pd.merge(df1, df2, on=df1.id, how='outer')
出：
IndexError: indices are out-of-bounds
然后我尝试了：
pd.merge(df2, df1, on='id', how='outer')
显然，它重复了几次合并的行，如下所示：
A B C D E index
0 microsoft inc (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
1 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
2 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
3 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
4 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
5 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
6 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
7 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
8 apple computer. (409-6043-01) 234324 API Other 2
...
我认为这与以下事实有关：我创建了一个时间索引，df2['position'] = df2.index因为这些索引看起来很奇怪，然后将其删除了。那么，我的问题是如何获得df3？
更新
我固定了这样的索引df2：
df2.reset_index(drop=True, inplace=True)
现在看起来像这样：
B C D E id
0 (01780-500-01) 237489 - 342 API True. 1
1 (409-6043-01) 234324 API Other 2
2 23423423 API NaN NaN 3
3 (001722-5e240-60) NaN NaN Other 4
4 (0012172-52411-60) 32423423. NaN Other 4
5 29849032-29482390 API Yes False 5
6 329482030-23490-1 API Yes False 5
我仍然有同样的问题。合并后的行被重复数次。
>>>print(df2.dtypes)
B object
C object
D object
E object
id int64
dtype: object
>>>print(df1.dtypes)
A object
id int64
dtype: object
更新2
>>>print(df2['id'])
0 1
1 2
2 3
3 4
4 4
5 5
6 5
7 6
8 6
9 7
10 8
11 8
12 8
13 8
14 9
15 10
16 11
17 11
18 12
19 12
20 13
21 13
22 14
23 15
24 16
25 16
26 17
27 17
28 18
29 18
...
476 132
477 132
478 132
479 132
480 132
481 132
482 132
483 132
484 133
485 133
486 133
487 133
488 134
489 134
490 134
491 134
492 135
493 135
494 136
495 136
496 137
497 137
498 137
499 137
500 137
501 137
502 137
503 138
504 138
505 138
Name: id, dtype: int64
和
>>>print(df1)
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
10 11
11 8
12 12
13 6
14 7
15 8
16 6
17 11
18 13
19 14
20 15
21 11
22 2
23 16
24 17
25 18
26 9
27 19
28 11
29 20
..
108 57
109 43
110 22
111 2
112 58
113 49
114 22
115 59
116 2
117 6
118 22
119 2
120 37
121 2
122 9
123 60
124 61
125 62
126 63
127 42
128 64
129 4
130 29
131 11
132 2
133 25
134 4
135 65
136 66
137 4
Name: id, dtype: int64
你可以尝试设置索引id，然后使用join：
df1 = pd.DataFrame([('microsoft inc',1),
('apple computer.',2),
('Google Inc.',3),
('IBM',4),
('amazon, Inc.',5)],columns = ('A','id'))
df2 = pd.DataFrame([('(01780-500-01)','237489', '- 342','API', 1),
('(409-6043-01)','234324', ' API','Other ',2),
('23423423','API', 'NaN','NaN', 3),
('(001722-5e240-60)','NaN', 'NaN','Other', 4),
('(0012172-52411-60)','32423423',' NaN','Other', 4),
('29849032-29482390','API', ' Yes',' False', 5),
('329482030-23490-1','API', ' Yes',' False', 5)],
columns = ['B','C','D','E','id'])
df1 =df1.set_index('id')
df1.drop_duplicates(inplace=True)
df2 = df2.set_index('id')
df3 = df1.join(df2,how='outer')
由于您已经为两个数据框设置了索引列（也称为联接键），因此不必指定on='id'参数。
这是解决这个问题的另一种方法。我看不出什么毛病pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')。你可能想仔细检查id列在这两个dataframes，由@JohnE提到
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