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嗨,我一直在研究 Pandas 的concat,join和merge方法,但似乎找不到我想要的东西。
假设我有两个数据框
A = pd.DataFrame("A",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3'])
B = pd.DataFrame("B",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3'])
>>> A
Col 1 Col 2 Col 3
0 A A A
1 A A A
2 A A A
3 A A A
4 A A A
>>> B
Col 1 Col 2 Col 3
0 B B B
1 B B B
2 B B B
3 B B B
4 B B B
index = pd.MultiIndex.from_product([A.columns.values,['A','B']])
>>> index
MultiIndex(levels=[['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'], ['A', 'B']],
labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 0, 1, 0, 1]])
empty_df = pd.DataFrame('-',index=A.index,columns=index)
>>> empty_df
Col 1 Col 2 Col 3
A B A B A B
0 - - - - - -
1 - - - - - -
2 - - - - - -
3 - - - - - -
4 - - - - - -
empty_df['Col 1']
>>> empty_df['Col 1']
A B
0 - -
1 - -
2 - -
3 - -
4 - -
>>> empty_df['Col 1']['A']
0 -
1 -
2 -
3 -
4 -
Name: A, dtype: object
row_idx = A.index.union(B.index)
col_idx = pd.MultiIndex.from_product([A.columns.values,['A','B']])
new_df = pd.DataFrame('-',index=row_idx,columns=col_idx)
for column in A.columns:
new_df.loc[:,(column,'A')] = A[column]
new_df.loc[:,(column,'B')] = B[column]
>>> new_df
Col 1 Col 2 Col 3
A B A B A B
0 A B A B A B
1 A B A B A B
2 A B A B A B
3 A B A B A B
4 A B A B A B
>>> new_df['Col 1']
A B
0 A B
1 A B
2 A B
3 A B
4 A B
>>> new_df['Col 1']['A']
0 A
1 A
2 A
3 A
4 A
Name: A, dtype: object
最佳答案
我认为您需要带concat
参数和keys
的 axis=1
,按 DataFrame.swaplevel
的级别的最后更改顺序,按 DataFrame.sort_index
的第一个级别排序:
df1 = (pd.concat([A, B], axis=1, keys=('A','B'))
.swaplevel(0,1, axis=1)
.sort_index(axis=1, level=0))
print (df1)
Col 1 Col 2 Col 3
A B A B A B
0 A B A B A B
1 A B A B A B
2 A B A B A B
3 A B A B A B
4 A B A B A B
MultiIndex
可以使用
DataFrame.xs
:
print (df1.xs('Col 1', axis=1, level=0))
A B
0 A B
1 A B
2 A B
3 A B
4 A B
MultiIndex column
,请使用
tuple
:
print (df1[('Col 1', 'A')])
0 A
1 A
2 A
3 A
4 A
Name: (Col 1, A), dtype: object
loc
:
print (df1.loc[4, ('Col 1', 'A')])
A
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