如何从其他熊猫DataFrames创建MultiIndex DataFrame

从其他熊猫DataFrames创建MultiIndex DataFrame可以通过使用熊猫库中的concat()函数和MultiIndex.from_tuples()函数来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，假设我们有两个熊猫DataFrames，分别是df1和df2，它们具有相同的列名和结构：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                    'B': [10, 11, 12]})

要从这两个DataFrames创建一个MultiIndex DataFrame，我们可以使用concat()函数，并通过设置keys参数来指定每个DataFrame的索引级别：

multi_df = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])

现在，我们可以看到multi_df是一个具有多级索引的DataFrame。我们可以通过调用index属性来查看多级索引的内容：

print(multi_df.index)

输出结果类似于：

MultiIndex([('df1', 0),
            ('df1', 1),
            ('df1', 2),
            ('df2', 0),
            ('df2', 1),
            ('df2', 2)],
           )

我们也可以通过调用head()函数来查看前几行数据：

print(multi_df.head())

输出结果类似于：

       A   B
df1 0  1   4
    1  2   5
    2  3   6
df2 0  7  10
    1  8  11

这样，我们就成功地从其他熊猫DataFrames创建了一个MultiIndex DataFrame。

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