以下是根据您提供的要求编写的函数：
import pandas as pd
def concatenatebyindex(indx, df1, df2):
# 使用 merge 方法按照指定索引列合并两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2[indx + list(set(df2.columns) - set(indx))], on=indx)
# 对于重复的列名，添加后缀标签以区分数据源
suffixes = ['_first', '_second']
for col in set(df1.columns) & set(df2.columns) - set(indx):
for suffix, data_source in zip(suffixes, [df1, df2]):
if col in data_source.columns:
merged_df[col+suffix] = data_source[col]
return merged_df
# 示例输入数据
df5 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2'], 'B': ['B1', 'B2'], 'C': ['C1', 'C2']})
df6 = pd.DataFrame({'B': ['B1', 'B2'], 'C': ['C1', 'C2'], 'D': ['D1', 'D2']})
# 打印合并前的数据框
print('Dataframes before concatenation:')
display(df5)
display(df6)
# 根据要求进行合并
df_con = concatenatebyindex(['B'], df5, df6)
# 打印合并后的结果
print('Dataframe after concatenation:')
display(df_con)
此函数将根据索引列’B’来合并两个DataFrame，并在出现重复列名时为不同数据源添加后缀标签。请注意，在示例数据中，为了演示目的，使用了自定义函数make_df来创建DataFrame，您可以根据实际情况更改为适合您的输入数据。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
