python - 数据帧列表中的 Pandas 多索引和堆栈

Question

我有 3 个列表，比如 A、B 和 C，如下所示:

A = ["Jan", "Feb", "Mar"]
B = ["location1", "location2", "location3"]
C = [pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3), columns=list('ABC'))]*3

如何创建具有 3 级索引的多索引数据框，即 A、B 和 C 的两个索引(0 到 1)？

到目前为止，我尝试过的是通过遍历所有 3 个列表和数据框列来创建包含所有三个索引的字典，然后，当我必须对数据进行切片时，再次使用条件遍历键.这可行，但似乎效率很低，因为我的字典中有 1000 万个项目。我想知道是否有一个使用多索引和堆栈的单行 Pandas 语法。我看到了这些的文档，但我还不清楚语法。我是否缺少任何其他可以帮助解决此问题的 Pandas 功能？我应该改用数据库吗？

Answer 1

IIUC:
See my post on pd.concat for more information
Or the documentation

pd.concat(C, keys=list(zip(A, B)), axis=1)

        Jan                           Feb                           Mar                    
  location1                     location2                     location3                    
          A         B         C         A         B         C         A         B         C
0 -0.519821 -1.820451 -0.645732 -0.519821 -1.820451 -0.645732 -0.519821 -1.820451 -0.645732
1  1.043477 -0.666565 -0.298504  1.043477 -0.666565 -0.298504  1.043477 -0.666565 -0.298504

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或者

pd.concat(dict(zip(zip(A, B), C)), axis=1)