MultiIndexing两个词典作为pandas DataFrame

Question

我有两本字典词典：

d_old = {person1: {a1:aaa, b1:bbb, c1:ccc...}, person2:{...}, ...}  
d_new = {person1: {a1:AAA, b1:BBB, c1:CCC...}, person2:{...}, ...}  

我想在pandas DataFrame中将它们彼此相邻，使用层次化的MultiIndexing来创建这样的东西：

                 d_old  d_new  
person1    a1    aaa    AAA  
           b1    bbb    BBB  
           c1    ccc    CCC  
person2    a1    ...  

我是熊猫的新手，虽然我可以为单个字典进行多索引工作，但我还是试图调整这两个字典。怎么做？

...另外，我无法正确格式化上表，如果您知道如何，请随意将此问题编辑为更易读的形式。

Answer 1

您可以concat使用unstack ed DataFrames：

来使用

d_old = {'person1': {'a1':'aaa', 'b1':'bbb', 'c1':'ccc'},
         'person2':{'a1':'cc', 'b1':'dd', 'c1':'ee'},}
d_new = {'person1': {'a1':'AAA', 'b1':'BBB', 'c1':'CCC'}, 
         'person2':{'a1':'AAA', 'b1':'BBB', 'c1':'CCC'}} 

df1 = pd.DataFrame(d_old)
df2 = pd.DataFrame(d_new)
print(df1)
print(df2)

print (pd.concat([df1.unstack(), df2.unstack()], keys=['df_old','df_new'], axis=1))
           df_old df_new
person1 a1    aaa    AAA
        b1    bbb    BBB
        c1    ccc    CCC
person2 a1     cc    AAA
        b1     dd    BBB
        c1     ee    CCC