Python 使用多索引附加两个数据帧

我有两个数据帧，每个都有一个多索引。多索引级别共享名称，但顺序不同。当我追加或concat时，我希望pandas将索引对齐，就像追加之前对齐无索引列一样。是否有一个函数或参数可以传递给append或concat，以使其按我希望的方式工作（我认为应该是标准的）

将熊猫作为pd导入
df1=pd.DataFrame（数据={'Name'：['Bob'，'Ann'，'Sally']，'Acct'：['Savings'，'Savings'，'Checking']，'Value'：[101102103]}）
df1=df1.set_索引（['Name'，'Acct']）
打印（df1）
df2=pd.DataFrame（数据={'Acct'：['Savings'，'Savings'，'Checking']，'Name'：['Bob'，'Ann'，'Sally']，'Value'：[201202203]}）
df2=df2.set_索引（['Acct'，'Name']）
打印（df2）
打印（df1.附加（df2））
打印（pd.concat（[df1，df2]））
价值
姓名账户
鲍勃储蓄101
安储蓄102
莎莉正在检查103
价值
账户名称
储蓄银行201
安202
检查Sally 203
价值
姓名账户
鲍勃储蓄101
安储蓄102
莎莉正在检查103
储蓄银行201
安202
检查Sally 203
价值
姓名账户
鲍勃储蓄101
安储蓄102
莎莉正在检查103
储蓄银行201
安202
检查Sally 203

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正如您所看到的，在附加或连接之后，我的组合索引显示，例如，“Sally”是一个帐户，而不是一个名称。我知道，如果我在设置索引时将索引级别按相同的顺序排列，我将得到我想要的，并且我可以重置框架上的索引以对齐它们，但我希望有一种更直观的方法使索引在名称上对齐，而不是在位置上对齐。

某种程度上是一种解决方法，您可以

重置两个数据集上的索引，
concat
它们，然后
设置索引
：

print(pd.concat([
    df1.reset_index(),
    df2.reset_index()
], sort=False).set_index([
    'Name',
    'Acct'
]))

                Value
Name  Acct           
Bob   Savings     101
Ann   Savings     102
Sally Checking    103
Bob   Savings     201
Ann   Savings     202
Sally Checking    203

虽然我不知道为什么您希望有多行具有相同的索引…
Hi，您是否已经尝试在连接数据帧之前将
pandas.DataFrame.swaplevel
应用于其中一个数据帧？有关更多详细信息，请参阅。类似于为什么要有多行具有相同索引？@IanThompson抱歉，我的示例比预期的要人工一些。我不想要那种情况。我应该在第二个df中使“accts”有所不同。我不认为它比
swaplevel
更直观。Pandas关心的是多索引中索引的级别，而不是标签。