追加等級列指數蟒蛇熊貓

Question

我有幾個Dataframes與我想的只有他們的指數合併相同的列。

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 

我可以用

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

，並得到

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 

但我失去的每列從隨附的信息。 我還可以做兩個dataframes合併，並使用後綴參數

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

，並得到

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 

我可以再菊花鏈我的合併，但後綴參數僅適用於共享一個名字列。一旦我爲後綴的第一個合併，名稱將不再是在共同與第三個數據幀。

我估計解決方案將是附加一個電平與必要區分那些列中的相關信息的每個數據幀的列索引。然後，我可以運行pd.concat（）和得到的東西看起來是這樣的：

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 

然而，爲了得到這樣的事情發生。我不得不濫用dataframes像這樣：

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

最後，我想結果看起來很像過去的CONCAT聲明。有沒有更好的方法到達那裏？有沒有更好的方法來追加一個級別的列索引？

感謝， PIR

Answer 1

我想要一個多指標，則可以在concat功能直接這樣做是爲了得到相同的結果，如：

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

或

pd.concat({'df1':df1, 'df2':df2, 'df3':df3}, axis=1) 

另請參見Multi-index dataframe from sequence of dataframes