将多索引与多个列级别和数据框合并

Question

假设我有一个多索引 mi 如下：

        Serial No.               Date          
        A       B         A         B
0  816292  934609  27/01/17  27/01/17
1  983803  683858  25/01/17  26/01/17
2  596573  493741  27/01/17  28/01/17
3  199203  803515  28/01/17  28/01/17

A 和 B 是两个部分，因此 multiindex 包含有关两个部分的多个实例的序列号和构建日期的信息。

我有一个包含 A 部分测试信息的数据框 df，如下所示：

        A    Test 1    Test 2    Test 3      
0  816292  0.934609  0.475035  0.822712
1  983803  0.683858  0.025861  0.691112
2  596573  0.493741  0.397398  0.489101
3  199203  0.803515  0.679537  0.308588

我希望能够合并这两个并产生类似

的东西

        Serial No.               Date                         Tests
        A       B         A         B    Test 1    Test 2    Test 3
0  816292  934609  27/01/17  27/01/17  0.934609  0.475035  0.822712
1  983803  683858  25/01/17  26/01/17  0.683858  0.025861  0.691112
2  596573  493741  27/01/17  28/01/17  0.493741  0.397398  0.489101
3  199203  803515  28/01/17  28/01/17  0.803515  0.679537  0.308588

我最初的尝试是

mi = mi.merge(df,left_on=('Serial No.','A'),right_on='A',how='inner')

但这会产生 ValueError: len(right_on) must equal len(left_on)。我尝试添加一个额外的列索引 'Tests' 到 df 然后做

mi = mi.merge(df,left_on=('Serial No.','A'),right_on=('Tests','A'),how='inner')

但这会产生 KeyError: 'A'

Answer 1

mi.set_index(('Serial No.', 'A')).join(
    pd.concat([df.set_index('A')], axis=1, keys=['Tests'])
).reset_index()

  Serial No.              Date               Tests                    
           A       B         A         B    Test 1    Test 2    Test 3
0     816292  934609  27/01/17  27/01/17  0.934609  0.475035  0.822712
1     983803  683858  25/01/17  26/01/17  0.683858  0.025861  0.691112
2     596573  493741  27/01/17  28/01/17  0.493741  0.397398  0.489101
3     199203  803515  28/01/17  28/01/17  0.803515  0.679537  0.308588

Answer 2

最简单的方法是修复 df 的列以匹配 mi:

In [11]: df
Out[11]:
        A    Test 1    Test 2    Test 3
0  816292  0.934609  0.475035  0.822712
1  983803  0.683858  0.025861  0.691112
2  596573  0.493741  0.397398  0.489101
3  199203  0.803515  0.679537  0.308588

In [12]: df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([["Serial No.", "Test", "Test", "Test"], df.columns])

In [13]: df
Out[13]:
  Serial No.      Test
           A    Test 1    Test 2    Test 3
0     816292  0.934609  0.475035  0.822712
1     983803  0.683858  0.025861  0.691112
2     596573  0.493741  0.397398  0.489101
3     199203  0.803515  0.679537  0.308588

然后合并将 "just work":

In [14]: df.merge(mi)
Out[14]:
  Serial No.      Test                     Serial No.      Date
           A    Test 1    Test 2    Test 3          B         A         B
0     816292  0.934609  0.475035  0.822712     934609  27/01/17  27/01/17
1     983803  0.683858  0.025861  0.691112     683858  25/01/17  26/01/17
2     596573  0.493741  0.397398  0.489101     493741  27/01/17  28/01/17
3     199203  0.803515  0.679537  0.308588     803515  28/01/17  28/01/17

创建MultiIndex顶层的方法有很多，这里我只列出了：

["Serial No.", "Test", "Test", "Test"]

手动...但您可以生成：它只是一个列表。

将多索引与多个列级别和数据框合并

Merge multiindex with multiple column levels and dataframe

python

multi-index

dataframe

pandas