使用pandas连接具有不同列的两个多索引数据帧可以通过使用pd.concat()
函数来实现。pd.concat()
函数可以按照指定的轴(默认是行方向)将多个DataFrame连接起来。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个多索引数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('y', 'b'), ('z', 'c')], names=['Index1', 'Index2']))
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'd'), ('y', 'e'), ('z', 'f')], names=['Index1', 'Index2']))
# 使用pd.concat()函数连接两个多索引数据帧
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 打印连接后的结果
print(df_concat)
运行以上代码,会得到如下输出:
A B C D
Index1 Index2
x a 1 4.0 7 10
y b 2 5.0 8 11
z c 3 6.0 9 12
x d NaN NaN 7 10
y e NaN NaN 8 11
z f NaN NaN 9 12
在这个例子中,df1
和df2
分别代表了两个具有不同列的多索引数据帧。pd.concat()
函数将它们按照列方向(即axis=1)进行连接,生成了一个新的数据帧df_concat
。连接后,df_concat
的索引将包含两个原数据帧的索引,而列则是两个原数据帧的列的并集。如果某个原数据帧中没有对应的列,对应位置的值会用NaN填充。
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