Python 合并数据帧，交替行而不排序行

我试图在我的Pandas输出中模拟spss风格的关联表，以便让那些习惯于看到矩阵以这种方式排列的主管更容易阅读（并且对我不再使用spss感到恼火，因为他们更难阅读）

这意味着有一个表，其中p值直接位于表中相关系数的上方。我已经很容易地生成了p值和系数，并将它们保存到一个单独的数据框中，如下所示

pvals
    T   4    Rw    Af
T |0.00|0.05|0.24|0.01
4 |0.05|0.00|0.76|0.03
Rw|0.24|0.76|0.00|0.44
...

rs
    T   4    Rw    Af
T |1.00|0.65|0.28|0.44
4 |0.65|1.00|0.01|0.03
Rw|-0.03|0.01|1.00|0.32
...

我想做的是创建一个表，在其中合并两个数据帧，而不改变索引的顺序。看起来像

T |P |0.00|0.05|0.24|0.01
  |r |1.00|0.65|0.28|0.44
Rw|P |0.05|0.00|0.76|0.03
  |r |0.65|1.00|0.01|0.03
...

现在，我明白了，如果我的列有按字母顺序排列的名称，我可以使用

pd.concat([pvals, rs]).sort_index(kind='merge')

但是，我的列是用描述性的、非顺序的名称命名的，因此这不起作用，因为它将索引按字母顺序重新排序。我也知道

df.corr() 

将生成一个矩阵，如我上面给出的rs示例，但这不是我要寻找的

如果有人有什么建议，我会非常感激

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Kev

您可以使用helper

multi index

和

np.arange

以及

append=True

，为

p

添加

键

参数，

r

值，按

范围

s排序，通过以下方式删除此级别和级别的最后更改顺序：

询问者编辑

一旦代码更改为

s1 = pvals.assign(a = np.arange(len(pvals))).set_index('a', append=True) 
s2 = rs.assign(a = np.arange(len(rs))).set_index('a', append=True)

df = (pd.concat([s1, s2], keys=('P','r'))
        .sort_index(kind='merge', level=2)
        .reset_index(level=2, drop=True)
        .swaplevel(0,1))

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这是回答者推荐的。

非常感谢您抽出时间。然而，当我运行这段代码时，我得到了一个错误：

numpy.ndarray'对象没有属性“set_index”

知道为什么会发生这种情况吗？@kevomalley 743-你的熊猫版本是什么？对我来说，它在pandas 0.25.0中工作得很好。@Kevomalley 743-如果不工作，这里是前两行代码的替换

s1=pvals.assign（a=np.arange（len（pvals））.set_index（'a'，append=True）

和

s2=rs.assign（a=np.arange（len（rs））.set_index（'a'，append=True）

s1 = pvals.assign(a = np.arange(len(pvals))).set_index('a', append=True) 
s2 = rs.assign(a = np.arange(len(rs))).set_index('a', append=True)

df = (pd.concat([s1, s2], keys=('P','r'))
        .sort_index(kind='merge', level=2)
        .reset_index(level=2, drop=True)
        .swaplevel(0,1))