向pandas MultiIndex添加一个新分支

Question

我有一个数据帧，它的列是具有级别的多索引

[['a','b'],['one','two']]

我有另一个数据帧，它的列是具有级别的多索引

[['c'],['one','two']]

我想以自然的方式合并这些多个索引，使其具有级别

[['a','b','c'], ['one', 'two']]

我尝试了大约100种方法，从联接、合并、set_names、set_index、concats和重命名级别以及提供键、名称和标签，但我不知道自己做错了什么。这似乎是一件很自然的事情。我知道一定有一个简单的方法可以做到这一点。我基本上是在索引树中添加一个分支。

Answer 1

这实际上只是一个concat。

In [14]: arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz'],['one', 'two', 'one', 'two']]
In [15]: tuples = list(zip(*arrays))
In [16]: index1 = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
In [17]: arrays = [['foo', 'foo', 'qux', 'qux'],['one', 'two', 'one', 'two']]
In [18]: tuples = list(zip(*arrays))
In [19]: index2 = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
In [21]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=index1)
In [23]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=index2)
In [25]: pd.concat([df1, df2], axis=1)
Out[25]: 
first        bar                 baz                 foo                 qux  
second       one       two       one       two       one       two       one   
0       0.192217 -1.392671  1.229953  0.558334 -0.908125  0.934284 -1.240591   
1       0.816492 -0.157933  0.058365 -1.115411 -0.488677  0.204860 -0.268372   
2      -0.160077 -1.825912  0.615397  0.570057 -0.699260 -0.552970  0.056875   
3       1.308078  0.018694  1.047227  1.047585  0.172404  0.861871  0.569599   
first             
second       two  
0      -2.234618  
1      -1.604534  
2       0.151859  
3       0.522803