Python 将不同的数据帧合并在一起，但索引可能并不总是相同的

我有11个不同的区域（P01、P02、…、P11），每个区域都有一些由代码（INV 1-1、INV 1-2、…、INV 8-4）标识的设备。问题是，设备的数量随着区域的变化而变化，因此，例如，P01没有代码INV 6-4，但P02有代码INV 6-4。但它们的值将始终位于

索引
数组中

我有一个名为
allEquipAllAreas
的数据框，它为每个区域的每个INV保存浮点值。以下是一个例子：

P01-INV-1-1 P01-INV-1-2 P01-INV-1-3 P01-INV-1-4 P11-INV-7-2 P11-INV-7-3 P11-INV-7-4
   -0.52       1.89         1.61        1.59        2.02        1.29       -0.89

我创建了一个for，用于遍历所有区域并获取与该区域相关的所有设备，因此我希望最终得到一个最终数据帧（
heatmapindf
），如下所示，但我希望将
allequipallarears
放在相应的列上，而不是“NaN”：

         P01  P02  P03  P04  P05  P06  P07  P08  P09  P10  P11
INV 1-1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 1-2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 1-3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
  ...                             ...
INV 8-2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 8-3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 8-4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

我曾尝试将它们合并，但无法实现我想要的，因此，我目前所做的就是：

index = ['INV 1-1','INV 1-2','INV 1-3','INV 1-4','INV 2-1','INV 2-2','INV 2-3','INV 2-4',
 'INV 3-1','INV 3-2','INV 3-3','INV 3-4','INV 4-1','INV 4-2','INV 4-3','INV 4-4',
 'INV 5-1','INV 5-2','INV 5-3','INV 5-4','INV 6-1','INV 6-2','INV 6-3','INV 6-4',
 'INV 7-1','INV 7-2','INV 7-3','INV 7-4','INV 8-1','INV 8-2','INV 8-3','INV 8-4']
columns = ['P01','P02','P03','P04','P05','P06','P07','P08','P09','P10','P11']
heatMapInvdf = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)
for area in areas:
    equipInArea = allEquipAllAreas.loc[:,allEquipAllAreas.columns.str.contains('P'+area+'-')]
    equipInArea = equipInArea.reindex(sorted(equipInArea.columns), axis=1).T
    equipInArea.index = equipInArea.index.str.replace(r'P'+area+'-', '')
    heatMapInvdf.merge(equipInArea,how='inner',right_index=True,left_index=True)

非常感谢您的帮助
 您在源DF中拥有所需的一切。系统地重塑它


转置
具有多个索引的索引，该索引将拆分原始列名
unstack（）
以获取所需的结构
droplevel（）
进行清理

P01
P11
INV-1-1
-0.52
楠
INV-1-2
1.89
楠
INV-1-3
1.61
楠
INV-1-4
1.59
楠
INV-7-2
楠
2.02
INV-7-3
楠
1.29
INV-7-4
楠
-0.89
我想：
heatMapInvdf.loc[equinarea.index]['P01']=equinarea.values
但是当打印heatMapInvdf时，这些值仍然是惊人的！非常感谢你的帮助，罗伯！
import io
import numpy as np
df = pd.read_csv(io.StringIO("""P01-INV-1-1 P01-INV-1-2 P01-INV-1-3 P01-INV-1-4 P11-INV-7-2 P11-INV-7-3 P11-INV-7-4
   -0.52       1.89         1.61        1.59        2.02        1.29       -0.89"""), sep="\s+")

heatMapInvdf = (
    # transpose for primary shape that is wanted
    df.T
    # index by multi-index which are from columns
    .set_index(pd.MultiIndex.from_arrays(np.array([c.split("-", 1) for c in df.columns]).T))
    # unstack the P0n part of index
    .unstack(0)
    # remove transitent level from column index
    .droplevel(0, axis=1)

)