如何使用一个数据框的内容来索引另一个多级索引数据框？

Question

我有以下数据帧let auth0 = null; const isAuthenticated = await auth0.isAuthenticated(); if(!isAuthenticated) { console.log('Not Authenticated, redirecting to login page'); await auth0.loginWithRedirect({ redirect_uri: window.location.href }); } else { console.log('Authenticated'); } 和`site_2_df（两者相似）：

int64_t order_preserving_repr(double x) { int64_t k; memcpy(&k, &x, sizeof k); if (k<0) k ^= INT64_MAX; return k; } ：

以及以下数据框：

site_1_df

site_1_df：

因此，很明显site_1_index_df = pd.DataFrame(site_1_df.index.values.tolist(), columns=["SiteNumber", "WeekNumber", "PG"]) site_2_index_df = pd.DataFrame(site_2_df.index.values.tolist(), columns=["SiteNumber", "WeekNumber", "PG"]) index_intersection = pd.merge(left=site_1_index_df, right=site_2_index_df, on=["WeekNumber", "PG"], how="inner")[["WeekNumber", "PG"]] 和index_intersection是多级索引数据帧。因此，我想使用site_1_df为上述数据帧建立索引。或者，如果我要从site_1_df进行索引，那么我想要同一数据框中的行的子集。从技术上讲，我应该取回一个具有（8556行x 6列），即index_intersection的行数相同的数据框。如何在熊猫中有效地实现这一目标？

我尝试过：

site_2_df

我得到了：

但是，使用另一个数据帧为该数据帧建立索引，例如：

index_intersection

会给我一个错误：

index_intersection = pd.merge(left=site_1_index_df, right=site_2_index_df, 
                              on=["WeekNumber", "PG"], how="inner")[["SiteNumber_x", "WeekNumber", "PG"]]

index_intersection = index_intersection.rename(columns={"SiteNumber_x": "SiteNumber"})

index_intersection = index_intersection.set_index(["SiteNumber", "WeekNumber", "PG"])
index_intersection

非常感谢任何帮助！

Answer 1

所以我发现可以通过以下两个索引找到两个数据帧的交集：

sites_common_rows = pd.merge(left=site_1_df.reset_index([0]), right=site_2_df.reset_index([0]), 
                                 left_index=True, right_index=True, how="inner")

上面的reset_index([0])用于忽略SiteNumber，因为这从一个数据帧到另一个数据帧完全不同。因此，我能够从它们的索引中找到两个数据框之间的内部联接。