Python 在多索引上使用不同的级别数进行连接

如何在多索引上以不同的级别连接2个数据帧

将熊猫作为pd导入
t1=pd.DataFrame（数据={'a1'：[0,0,1,1,2,2]，
“a2”：[0,1,0,1,0,1]，
‘x’：[1,2,3,4,5,6.]}）
t1.设置索引（['a1'，'a2']，原地=真）
t1.排序索引（就地=真）
t2=pd.DataFrame（数据={'b1'：[0,1,2]，
‘y’：[20,40,60.]}）
t2.设置索引（['b1']，原地=真）
t2.排序索引（就地=真）

>>t1
x
a1 a2
0  0   1.0
1   2.0
1  0   3.0
1   4.0
2  0   5.0
1   6.0
>>>t2
Y
b1
0   20.0
1   40.0
2   60.0

在“a1”=>“b1”上加入的预期结果：

xy
a1 a2
0  0   1.0 20.0
1   2.0 20.0
1  0   3.0 40.0
1   4.0 40.0
2  0   5.0 60.0
1   6.0 60.0

另一个例子：在['a1'，'a2']=>['b1'，'b2']上连接：

将熊猫作为pd导入，numpy作为np导入
t1=pd.DataFrame（数据={'a1'：[0,0,0,1,1,1,1,2,2,2]，
‘a2’：[3,3,4,4,3,3,4,4,3,3,3,4,4]，
“a3”：[7,8,7,8,7,8,7,8,8,7,8,7,8]，
‘x’：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12.]]
t1.设置索引（['a1'、'a2'、'a3']，原地=真）
t1.排序索引（就地=真）
t2=pd.DataFrame（数据={'b1'：[0,0,1,1,2,2]，
‘b2’：[3,4,3,4,3,4]，
‘y’：[10,20,30,40,50,60.]}）
t2.设置索引（['b1'，'b2']，原地=真）
t2.排序索引（就地=真）

>>t1
x
a1 a2 a3
0  3  7    1.0
8    2.0
4  7    3.0
8    4.0
1  3  7    5.0
8    6.0
4  7    7.0
8    8.0
2  3  7    9.0
8   10.0
4  7   11.0
8   12.0
>>>t2
Y
b1 b2
0  3   10.0
4   20.0
1  3   30.0
4   40.0
2  3   50.0
4   60.0

在['a1'，'a2']=>['b1'，'b2']上加入的预期结果：

xy
a1 a2 a3
0  3  7    1.0  10.0
8    2.0  10.0
4  7    3.0  20.0
8    4.0  20.0
1  3  7    5.0  30.0
8    6.0  30.0
4  7    7.0  40.0
8    8.0  40.0
2  3  7    9.0  50.0
8   10.0  50.0
4  7   11.0  60.0
8   12.0  60.0

解决方案应该在多个索引级别上工作

谢谢你的帮助

您可以从

t2

使用并映射序列：

t1['y'] = t1.index.get_level_values(0).map(t2['y'].get)

print(t1)

         x     y
a1 a2           
0  0   1.0  20.0
   1   2.0  20.0
1  0   3.0  40.0
   1   4.0  40.0
2  0   5.0  60.0
   1   6.0  60.0

t1.merge(t2, left_on = t1.index.get_level_values('a1').values, right_index=True)

         x     y
a1 a2           
0  0   1.0  20.0
   1   2.0  20.0
1  0   3.0  40.0
   1   4.0  40.0
2  0   5.0  60.0
   1   6.0  60.0

---

您可以在

t1

中名为

a1

的索引级别上直接合并

t1

和

t2

，以及

t2

的单个索引：

t1['y'] = t1.index.get_level_values(0).map(t2['y'].get)

print(t1)

         x     y
a1 a2           
0  0   1.0  20.0
   1   2.0  20.0
1  0   3.0  40.0
   1   4.0  40.0
2  0   5.0  60.0
   1   6.0  60.0

t1.merge(t2, left_on = t1.index.get_level_values('a1').values, right_index=True)

         x     y
a1 a2           
0  0   1.0  20.0
   1   2.0  20.0
1  0   3.0  40.0
   1   4.0  40.0
2  0   5.0  60.0
   1   6.0  60.0

在

t2

上使用，根据需要设置

级别

参数，并直接分配给

t1

：

t1['y'] = t2['y'].reindex(t1.index, level='a1')

         x     y
a1 a2           
0  0   1.0  20.0
   1   2.0  20.0
1  0   3.0  40.0
   1   4.0  40.0
2  0   5.0  60.0
   1   6.0  60.0

---

要在多个级别上重新编制索引，只需传递一个列表作为

level

参数，例如

['a1'，a2'

].

在第二个示例中，执行联接的一种缓慢方式：

t2.列中的列的

：
对于t2.index中的i2：
t1.loc[i2+（片（无），列]=t2.loc[i2，列]

任务是将其矢量化，并在创建t1索引项时将切片（无）自动放置在正确的位置

第二个示例的矢量化版本：

m=list（zip（t1.index.get_level_values（'a1'）、t1.index.get_level_values（'a2'））
t1=t1.assign（**dict（zip（t2.columns，[np.nan]*len（t2.columns）））
t1[t2.columns]=t2.loc[m，：]值

第一个示例的矢量化版本：

m=t1.index.get_level_值（'a1'））
t1=t1.assign（**dict（zip（t2.columns，[np.nan]*len（t2.columns）））
t1[t2.columns]=t2.loc[m，：]值

第一个示例的解决方案：

t1.重置索引（'a2'，drop=False）.连接（t2）
).重命名_轴（'a1'）。设置_索引（'a2'，append=True）

第二个示例的解决方案：

t1.reset_索引（'a3'，drop=False）。连接(
t2.重命名_轴（索引={'b1'：'a1'，'b2'：'a2'}）
).set_索引（'a3'，append=True）

如果t1有3个索引级别，t2有2个索引级别，并且在t2的2个级别上进行连接，是否有办法修改此解决方案，以使其能够工作？@S.V，我相信这是可能的。但这应该作为一个单独的问题来问。这个解决方案看起来最有希望，因为它可以在多索引中的多个级别上使用，但如果我在第二个示例中使用它（在t2中连接两个级别，t1有三个级别）：即

t2['y'].reindex（t1.index，级别=['a1'，'a2']）

给出TypeError:两个多索引对象之间的级别联接不明确。

reindex

不支持级别列表，仅支持单个级别，遗憾的是：(