Question

我正在尝试连接多个Pandas DataFrame，其中一些使用多索引，而另一些则使用单个索引。作为示例，让我们考虑以下单个索引数据帧：

> import pandas as pd
> df1 = pd.DataFrame({'single': [10,11,12]})
> df1

   single
0      10
1      11
2      12

与多索引数据框一起使用：

> level_dict = {}
> level_dict[('level 1','a','h')] = [1,2,3]
> level_dict[('level 1','b','j')] = [5,6,7]
> level_dict[('level 2','c','k')] = [10, 11, 12]
> level_dict[('level 2','d','l')] = [20, 21, 22]
> df2 = pd.DataFrame(level_dict)
> df2

  level 1    level 2    
        a  b       c   d
        h  j       k   l
0       1  5      10  20
1       2  6      11  21
2       3  7      12  22

现在我想连接两个数据帧。当我尝试使用concat时，它会按照以下方式展平多索引：

> df3 = pd.concat([df2,df1], axis=1)
> df3

   (level 1, a, h)  (level 1, b, j)  (level 2, c, k)  (level 2, d, l)       single
0                1                5               10               20          10
1                2                6               11               21          11
2                3                7               12               22          12

如果我将一个列附加到多索引数据框df2，如下所示：

> df2['single'] = [10,11,12]
> df2

  level 1    level 2     single
        a  b       c   d       
        h  j       k   l       
0       1  5      10  20     10
1       2  6      11  21     11
2       3  7      12  22     12

如何使用df1，df2或concat从merge和join生成此数据框？

Answer 1

我认为您无法避免将单个索引转换为MultiIndex。这可能是最简单的方法，您也可以在加入后进行转换。

In [48]: df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(c, '', '') for c in df1])

In [49]: pd.concat([df2, df1], axis=1)
Out[49]: 
  level 1    level 2     single
        a  b       c   d       
        h  j       k   l       
0       1  5      10  20     10
1       2  6      11  21     11
2       3  7      12  22     12

Answer 2

如果您只是附加一列，则可以基本上以系列的形式访问df1：

df2[df1.columns[0]] = df1.iloc[:, 0]
df2
  level 1    level 2     single
        a  b       c   d
        h  j       k   l
0       1  5      10  20     10
1       2  6      11  21     11
2       3  7      12  22     12

如果你刚开始制作一个系列剧，那么阅读会更容易一些。这个命令会做同样的事情：

ser1 = df1.iloc[:, 0] # make df1's column into a series
df2[ser1.name] = ser1

如何组合单个和多索引Pandas DataFrames

2 个答案: