Question

我有一个多级df＆＃39; AB＆＃39;

A = pd.DataFrame([[1, 5, 2], [2, 4, 4], [3, 3, 1], [4, 2, 2], [5, 1, 4]],
             columns=['A', 'B', 'C'], index=[1, 2, 3, 4, 5])
B = pd.DataFrame([[3, 3, 3], [2, 2, 2], [4, 4, 4], [5, 5, 5], [6, 6, 6]],
             columns=['A', 'B', 'C'], index=[1, 2, 3, 4, 5])

A.columns = pd.MultiIndex.from_product([['A'], A.columns])
B.columns = pd.MultiIndex.from_product([['B'], B.columns])
AB = pd.concat([A, B], axis = 1)

我有一个单一的df＆＃39; C＆＃39;，其索引不同于＆＃39; AB＆＃39;

C = pd.DataFrame([[1, 1], [1, 1], [1, 1]], columns=['AA', 'BB'], index=[1, 2, 3])

我需要合并＆＃39; C＆＃39;到了＆＃39; B＆＃39; df＆＃39; AB＆＃39;的水平。结果应该像这样保持多级：

    A           B
    A   B   C   A   B   C   AA   BB
1   1   5   2   3   3   3   1    1
2   2   4   4   2   2   2   1    1
3   3   3   1   4   4   4   1    1
4   4   2   2   5   5   5
5   5   1   4   6   6   6

Answer 1

在MultiIndex上创建C，第一级为'B'，然后使用join：

C.columns = pd.MultiIndex.from_product([['B'], C.columns])
ABC = AB.join(C, how='left')

结果输出：

   A        B                
   A  B  C  A  B  C   AA   BB
1  1  5  2  3  3  3  1.0  1.0
2  2  4  4  2  2  2  1.0  1.0
3  3  3  1  4  4  4  1.0  1.0
4  4  2  2  5  5  5  NaN  NaN
5  5  1  4  6  6  6  NaN  NaN

如何将单级df合并到Pandas中的多级df？

1 个答案: