Question

在“cell1”和“cell2”下的“t”列上合并多级数据帧的python / panda方法是什么？

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2, 2), 
               columns = [['cell 1'] * 2, ['t', 'sb']])
df2 = pd.DataFrame([[1, 5], [2, 6]], 
           columns = [['cell 2'] * 2, ['t', 'sb']])

现在，当我尝试在"t"上合并时，python REPL将出错

ddf = pd.merge(df1, df2, on='t', how='outer')

处理这个问题的好方法是什么？

Answer 1

一种解决方案是从数据框中删除顶级（例如cell_1和cell_2），然后合并。

如果需要，可以保存这些列以在合并后恢复它们。

c1 = df1.columns
c2 = df2.columns
df1.columns = df1.columns.droplevel()
df2.columns = df2.columns.droplevel()
df_merged = df1.merge(df2, on='t', how='outer', suffixes=['_df1', '_df2'])
df1.columns = c1
df2.columns = c2

>>> df_merged
   t  sb_df1  sb_df2
0  0       1     NaN
1  2       3       6
2  1     NaN       5

Answer 2

pd.merge(df1, df2, left_on=[('cell 1', 't')], right_on=[('cell 2', 't')])

如何合并多级（即MultiIndex）数据帧？

2 个答案: