合并pandas数据帧中给定索引列表的行数据

可以通过使用isin()函数和布尔索引来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用isin()函数来检查数据帧的索引是否包含在给定的索引列表中。然后，可以使用布尔索引来选择满足条件的行数据，最后使用concat()函数将这些行数据合并到一个新的数据帧中。

以下是具体的步骤：

1. 首先，导入pandas库并读取数据帧：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 然后，创建一个包含给定索引列表的变量：

# 给定索引列表
index_list = [1, 3, 5]

1. 接下来，使用isin()函数检查数据帧的索引是否包含在给定的索引列表中，并使用布尔索引选择满足条件的行数据：

# 检查索引是否在给定索引列表中
mask = df.index.isin(index_list)

# 选择满足条件的行数据
selected_rows = df[mask]

1. 最后，使用concat()函数将选定的行数据合并到一个新的数据帧中：

# 合并选定的行数据
merged_df = pd.concat([selected_rows])

这样，merged_df就是合并了给定索引列表的行数据的新数据帧。

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