可以通过pandas库中的concat()函数来实现。concat()函数可以按照指定的轴将多个数据帧进行合并。
首先,需要导入pandas库:
import pandas as pd
然后,创建3个多索引数据帧:
# 创建第一个多索引数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))
# 创建第二个多索引数据帧
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('y', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))
# 创建第三个多索引数据帧
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('y', 'b'), ('y', 'c'), ('z', 'd')], names=['index1', 'index2']))
接下来,使用concat()函数将这三个数据帧合并成一个多索引数据帧:
# 合并三个多索引数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])
最后,可以打印输出合并后的多索引数据帧:
print(merged_df)
输出结果如下:
A B
index1 index2
x a 1 4
b 2 5
y c 3 6
x a 7 10
y b 8 11
c 9 12
y b 13 16
c 14 17
z d 15 18
在这个例子中,我们创建了3个多索引数据帧df1、df2和df3,然后使用concat()函数将它们合并成一个多索引数据帧merged_df。合并后的数据帧中包含了所有原始数据帧的索引和列信息。
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