Python 将多索引列合并到数据帧中的单个索引

使用我的代码，我在1中集成了2个数据库。问题是，当我向数据库中再添加一列时，结果并不像预期的那样。使用Python2.7

代码：

档案1：

Fecha       Cliente     Impresiones Impresiones 2   Revenue
20/12/17    Jose        1312        35              $12
20/12/17    Martin      12          56              $146
20/12/17    Pedro       5443        124             $1,256
20/12/17    Esteban     667         1235            $1

档案2：

Fecha       Cliente     Impresiones Impresiones 2   Revenue
21/12/17    Jose        25          5               $2
21/12/17    Martin      6347        523             $123
21/12/17    Pedro       2368        898             $22
21/12/17    Esteban     235         99              $7,890

希望结果：

---

我试过使用

m1=df.index.get_level_值（1）='impressiones 2'df.index=np.where（m1，'impressiones 2'，df.index.get_level_值（0））

，但我有一个错误：

索引器：级别太多：索引只有1级，而不是2级
解决方案的第一位与您之前的问题类似，使用
concat
+
设置索引
+
堆栈
+
取消堆栈
+
排序索引

df = pd.concat([df1, df2])\
       .set_index(['Cliente', 'Fecha'])\
       .stack()\
       .unstack(-2)\
       .sort_index(ascending=[True, False])

现在是挑战性的部分，我们必须将第0级中的名称合并到第1级中，然后重置索引

我使用
np.insert
在索引中收入条目上方插入名称

i, j = df.index.get_level_values(0), df.index.get_level_values(1)
k = np.insert(j.values, np.flatnonzero(j == 'Revenue'), i.unique())

现在，我创建了一个新的
多索引
，然后用它来
重新索引
df
-

idx = pd.MultiIndex.from_arrays([i.unique().repeat(len(df.index.levels[1]) + 1), k])
df = df.reindex(idx).fillna('')

现在，放下额外的关卡-

df.index = df.index.droplevel()

df

Fecha        20/12/17 21/12/17
Esteban                       
Revenue            $1   $7,890
Impresiones2     1235       99
Impresiones       667      235
Jose                          
Revenue           $12       $2
Impresiones2       35        5
Impresiones      1312       25
Martin                        
Revenue          $146     $123
Impresiones2       56      523
Impresiones        12     6347
Pedro                         
Revenue        $1,256      $22
Impresiones2      124      898
Impresiones      5443     2368

df.index = df.index.droplevel()

df

Fecha        20/12/17 21/12/17
Esteban                       
Revenue            $1   $7,890
Impresiones2     1235       99
Impresiones       667      235
Jose                          
Revenue           $12       $2
Impresiones2       35        5
Impresiones      1312       25
Martin                        
Revenue          $146     $123
Impresiones2       56      523
Impresiones        12     6347
Pedro                         
Revenue        $1,256      $22
Impresiones2      124      898
Impresiones      5443     2368