Question

给定两个具有非唯一索引和多维列的DF：

ARS：

           arsenal   arsenal   arsenal   arsenal
NaN             B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      26.0
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN
2015-04-13    26.0      26.0      23.0       NaN
2015-04-13    22.0      21.0      19.0       NaN

枝：

           chelsea   chelsea   chelsea   chelsea
NaN             B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      1.01
2015-04-14    1.02       NaN       NaN       NaN
2015-04-14     NaN      1.05       NaN       NaN

这里是csv格式

,arsenal,arsenal,arsenal,arsenal
,B3,SK,BX,BY
2015-04-15,,,,26.0
2015-04-14,,,,
2015-04-13,26.0,26.0,23.0,
2015-04-13,22.0,21.0,19.0,

,chelsea,chelsea,chelsea,chelsea
,B3,SK,BX,BY
2015-04-15,,,,1.01
2015-04-14,1.02,,,
2015-04-14,,1.05,,

我想加入/合并它们，排序外连接，以便不删除行。

我希望输出为：

            arsenal  arsenal   arsenal   arsenal chelsea   chelsea   chelsea   chelsea
NaN             B3        SK        BX        BY      B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      26.0     NaN       NaN       NaN      1.01
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN    1.02       NaN       NaN       NaN
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN     NaN      1.05       NaN       NaN
2015-04-13    26.0      26.0      23.0       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN
2015-04-13    22.0      21.0      19.0       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN

我所知道的大熊猫工具都不起作用：merge，join，concat。 merge的外连接给出了一个不是我想要的点积，而concat不能处理非唯一索引。

您有什么想法可以实现这一目标吗？

注意：数据帧的长度不会是理想的。

Answer 1

您想使用on='outer'的{{1}}参数（join和test1.csv是您提供的文件：

test2.csv

这是我得到的结果：

df1 = pd.read_csv('test1.csv', index_col=0, header=[0,1])
df2 = pd.read_csv('test2.csv', index_col=0, header=[0,1])

df = df1.join(df2, how='outer')

Answer 2

我已经设法使用熊猫＆＃39; concat方法。

首先，我们需要添加一个Multiindex级别，使其变得独一无二：

ars = pd.read_csv("ars.csv", index_col=[0], header=[0,1])
che = pd.read_csv("che.csv", index_col=[0], header=[0,1])

ars.index.name = "date"
ars["num"] = range(0, len(ars.index))
ars = ars.set_index("num", append=True)

che.index.name = "date"
che["num"] = range(0, len(che.index))
che = che.set_index("num", append=True)

现在我们可以使用concat：

df = pd.concat([ars, che], axis=1)
df = df.reset_index()
df = df.sort_index(by=["date", "num"], ascending=[False, True])
df = df.set_index(["date", "num"])
df.index = df.index.droplevel(1)

输出：

                arsenal             chelsea                
                B3  SK  BX  BY      B3    SK  BX    BY
date                                                  
2015-04-15     NaN NaN NaN  26     NaN   NaN NaN  1.01
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN    1.02   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN     NaN  1.05 NaN   NaN
2015-04-13      26  26  23 NaN     NaN   NaN NaN   NaN
2015-04-13      22  21  19 NaN     NaN   NaN NaN   NaN

Answer 3

您需要使用pandas.merge：

pd.merge(ars, che, left_index = True, right_index = True, how = 'outer')

它可以处理非唯一索引和不同大小的数据帧。

将多个数据帧与非唯一索引合并

3 个答案: