合并两个以索引为字符串的熊猫数据帧

Question

这里是2个熊猫数据帧，其中索引是字符串：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df.index = ['Tax1','Tax2','Tax1','Tax2']

df2 = pd.DataFrame([[0, 0], [1, 1]], columns=list('AB'))
df2.index = ['Tax3','Tax3']

给出df：

以及df2：

有没有一种简单的方法可以将df2的行插入df中？

无需将索引字符串移回数字并使用df.loc ['k']吗？ 我最近去过的地方是append，它将df2的两行放在df的末尾，而不是我要查找的内容...

Answer 1

您可以：

• 将顶级索引添加到 df （前2行为 1 ， 2 （最后2行），然后将结果保存到例如 wrk1 。
• 向 df2 中添加顶级索引（第一行为 1 ， 2 用于第二行），并将结果保存到例如 wrk2 。
• 将以上两个DataFrame串联起来。
• 按MultiIndex排序并放下其顶层。

执行此操作的代码是：

wrk1 = pd.concat([df.iloc[0:2], df.iloc[2:4]], keys=(1, 2))
wrk2 = pd.concat([df2[0:1], df2[1:2]], keys=(1,2))
result = pd.concat([wrk1, wrk2]).sort_index().reset_index(level=0, drop=True)

要考虑的细节：生成的DataFrame包含非唯一 索引中的条目，所以也许您应该离开索引的顶层 （您的选择）。

按照您的问题进行编辑

让我们看看中间结果：

1. wrk1 - df 的前2行，索引== 1 ，后2行 索引== 2 ：

           A  B
   1 Tax1  1  2
     Tax2  3  4
   2 Tax1  5  6
     Tax2  7  8
   

2. wrk2 - df2 中的第一行，索引== 1 ，第二行 索引== 2 ：

           A  B
   1 Tax3  0  0
   2 Tax3  1  1
   

生成结果的一个选项是其“不完整”版本（不包含 reset_index ）：

pd.concat([wrk1, wrk2]).sort_index()

它给出以下结果：

        A  B
1 Tax1  1  2
  Tax2  3  4
  Tax3  0  0
2 Tax1  5  6
  Tax2  7  8
  Tax3  1  1

这里您有 2个级别的索引：

• 顶级- 1 或 2 ，
• 第二级-从源数据框架复制，

因此，从顶层您可以看到特定行的“源” （第一或第二子集），并且每一行都有唯一索引。

第二个（完整）选项是：

pd.concat([wrk1, wrk2]).sort_index().reset_index(level=0, drop=True)

它给出了您想要的：

      A  B
Tax1  1  2
Tax2  3  4
Tax3  0  0
Tax1  5  6
Tax2  7  8
Tax3  1  1

（没有最高的多索引级别）。