在Python Pandas中向列索引添加级别

Question

我有几个数据框，它们的列是一样的，我想只根据它们的索引来合并这些数据框。

print df1

out[]:               Value  ISO
       Id                      
       200001   8432000000  USD
       200230  22588186000  USD
       200247   4633000000  USD
       200291   1188880000  USD
       200418   1779776000  USD

print df2

out[]:               Value  ISO
      Id                       
      200001  1.309168e+11  USD
      200230  5.444096e+10  USD
      200247  9.499602e+09  USD
      200291  2.089603e+09  USD
      200418  3.827251e+09  USD

print df3

out[]:           Value
      Id                       
      200001  3.681908
      200230  3.408507
      200247  4.531866
      200291  0.273029
      200418  3.521822

我可以使用

pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

这样做，然后得到

out[]:              Value  ISO         Value  ISO     Value
      Id                                                   
      200001   8432000000  USD  1.309168e+11  USD  3.681908
      200230  22588186000  USD  5.444096e+10  USD  3.408507
      200247   4633000000  USD  9.499602e+09  USD  4.531866
      200291   1188880000  USD  2.089603e+09  USD  0.273029
      200418   1779776000  USD  3.827251e+09  USD  3.521822

但是这样我就失去了每一列来源的信息。我也可以对两个数据框进行合并，并使用后缀参数

print df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, suffixes=('_1', '_2'))

这样可以得到

out[]:            Value_1 ISO_1       Value_2 ISO_2
      Id                                           
      200001   8432000000   USD  1.309168e+11   USD
      200230  22588186000   USD  5.444096e+10   USD
      200247   4633000000   USD  9.499602e+09   USD
      200291   1188880000   USD  2.089603e+09   USD
      200418   1779776000   USD  3.827251e+09   USD

然后我可以把我的合并串联起来，但后缀参数只适用于那些名字相同的列。一旦我给第一次合并加了后缀，第三个数据框的列名就不再相同了。

我想出的解决办法是给每个数据框的列索引添加一个层级，里面包含区分这些列所需的信息。然后我可以运行 pd.concat()，得到像这样的结果：

print pd.concat([df1_, df2_, df3_], axis=1)

out[]:Source           df1                df2            df3
                     Value  ISO         Value  ISO     Value
      200001     8.432e+09  USD  1.309168e+11  USD  3.681908
      200230  2.258819e+10  USD  5.444096e+10  USD  3.408507
      200247     4.633e+09  USD  9.499602e+09  USD  4.531866
      200291   1.18888e+09  USD  2.089603e+09  USD  0.273029
      200418  1.779776e+09  USD  3.827251e+09  USD  3.521822

不过，为了实现这个效果，我不得不这样处理数据框：

df1_ = df1.T
df1_['Source'] = 'df1'
df1_.set_index('Source', append=True, inplace=True)
df1_.index = df1_.index.swaplevel(0, 1)
df1_ = df1_.T

最终，我希望结果看起来像最后的合并语句。有没有更好的方法来实现这个？有没有更好的方法来给列索引添加一个层级？

谢谢，
PiR

数据处理合并列索引数据框多层索引 pd.concat 级别后缀参数

在Python Pandas中向列索引添加级别

1 个回答

撰写回答