Pandas 如何连接具有多索引的数据帧 问题描述

我有一个多索引的数据帧，它有三层深度（0，1，2），我想将这个数据帧与另一个数据帧连接起来，这个数据帧由我的原始数据帧的第2层索引

在代码中，我想转而：

pd.DataFrame(['a', 'b', 'c', 'd']).transpose().set_index([0, 1, 2])

及

进入

我试过的

• 我试过使用和然后。不起作用，尽管一些错误消息表明，如果我能正确设置

  ，这可能会起作用
  

• 我试过了，但也没能成功。但我不确定它是否能起作用

笔记：

---

我已经看到答案似乎在回避问题（解决问题时）

如果索引级别的名称排成一行，熊猫自然会为您这样做。您可以重命名第二个数据帧的索引并相应地加入

d1 = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c', 'd']).transpose().set_index([0, 1, 2])
d2 = pd.DataFrame(['c', 'e']).transpose().set_index(0)


d1.join(d2.rename_axis(2))

       3  1
0 1 2      
a b c  d  e

---

更全面的示例

d1 = pd.DataFrame([
    [1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6],
    [7, 8]
], pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['X', 'Y']], names=['One', 'Two']))

d2 = pd.DataFrame([
    list('abcdefg')
], ['Y'], columns=list('ABCDEFG'))

d3 = pd.DataFrame([
    list('hij')
], ['A'], columns=list('HIJ'))

d1.join(d2.rename_axis('Two')).join(d3.rename_axis('One'))

         0  1    A    B    C    D    E    F    G    H    I    J
One Two                                                        
A   X    1  2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    h    i    j
    Y    3  4    a    b    c    d    e    f    g    h    i    j
B   X    5  6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
    Y    7  8    a    b    c    d    e    f    g  NaN  NaN  NaN

---

作品谢谢

d1 = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c', 'd']).transpose().set_index([0, 1, 2])
d2 = pd.DataFrame(['c', 'e']).transpose().set_index(0)


d1.join(d2.rename_axis(2))

       3  1
0 1 2      
a b c  d  e

d1 = pd.DataFrame([
    [1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6],
    [7, 8]
], pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['X', 'Y']], names=['One', 'Two']))

d2 = pd.DataFrame([
    list('abcdefg')
], ['Y'], columns=list('ABCDEFG'))

d3 = pd.DataFrame([
    list('hij')
], ['A'], columns=list('HIJ'))

d1.join(d2.rename_axis('Two')).join(d3.rename_axis('One'))

         0  1    A    B    C    D    E    F    G    H    I    J
One Two                                                        
A   X    1  2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    h    i    j
    Y    3  4    a    b    c    d    e    f    g    h    i    j
B   X    5  6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
    Y    7  8    a    b    c    d    e    f    g  NaN  NaN  NaN