python/pandas:如何将两个数据框与具有分层列索引的一个数据框组合在一起? [英] python/pandas: how to combine two dataframes into one with hierarchical column index?
本文介绍了python/pandas:如何将两个数据框与具有分层列索引的一个数据框组合在一起?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有两个看起来像这样的数据框:
I have two dataframes which look like this:
>>> df1
A B
2000-01-01 1.4 1.4
2000-01-02 1.7 -1.9
2000-01-03 -0.2 -0.8
>>> df2
A B
2000-01-01 0.6 -0.3
2000-01-02 -0.4 0.6
2000-01-03 1.1 -1.0
如何使用如下所示的分层列索引从这两个数据框中构造一个数据框?
How can I make one dataframe out of this two with hierarchical column index like below?
df1 df2
A B A B
2000-01-01 1.4 1.4 0.6 -0.3
2000-01-02 1.7 -1.9 -0.4 0.6
2000-01-03 -0.2 -0.8 1.1 -1.0
推荐答案
这是一个doc示例: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#more-concatenating-with-group-keys
This is a doc example: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#more-concatenating-with-group-keys
In [9]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2),columns=list('AB'),index=pd.date_range('20000101',periods=3))
In [10]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2),columns=list('AB'),index=pd.date_range('20000101',periods=3))
In [11]: df1
Out[11]:
A B
2000-01-01 0.129994 1.189608
2000-01-02 -1.126812 1.087617
2000-01-03 -0.930070 0.253098
In [12]: df2
Out[12]:
A B
2000-01-01 0.535700 -0.769533
2000-01-02 -1.698531 -0.456667
2000-01-03 0.451622 -1.500175
In [13]: pd.concat(dict(df1 = df1, df2 = df2),axis=1)
Out[13]:
df1 df2
A B A B
2000-01-01 0.129994 1.189608 0.535700 -0.769533
2000-01-02 -1.126812 1.087617 -1.698531 -0.456667
2000-01-03 -0.930070 0.253098 0.451622 -1.500175
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