在熊猫中合并几个数据透视表

Question

我如何合并两个熊猫数据透视表？ 当我尝试运行我的代码时出现错误：keyerror

 data_pivot= pandas.DataFrame(data.pivot_table(values = 'NR_ACTIONS', index=["HOUR", "OPID", "NAME"], columns='CONTACTED_PERSON_NEW', aggfunc='sum')) data_pivot.fillna(0, inplace=True) data2_pivot= pandas.DataFrame(data2.pivot_table(values = 'AMOUNT_PA', index=["HOUR", "OPID", "NAME"], columns='PA_TYPE', aggfunc='sum')) data2_pivot.fillna(0, inplace=True) all_data = pandas.merge(data_pivot, data2_pivot, 'left', on = ["HOUR", "OPID", "NAME"] )

Answer 1

我的问题的答案是：

data_pivot= pandas.DataFrame(data.pivot_table(values = 'NR_ACTIONS', index=["HOUR", "OPID", "NAME"], columns='CONTACTED_PERSON_NEW', aggfunc='sum'))
data_pivot.fillna(0, inplace=True)
data_pivot.reset_index( inplace=True)
data2_pivot= pandas.DataFrame(data2.pivot_table(values = 'AMOUNT_PA', index=["HOUR", "OPID", "NAME"], columns='PA_TYPE', aggfunc='sum'))
data2_pivot.fillna(0, inplace=True)
data2_pivot.reset_index( inplace=True)
all_data = pandas.merge(data_pivot, data2_pivot, 'left', on = ["HOUR", "OPID", "NAME"] )

Answer 2

如果您想保留索引，最好的解决方案是告诉 Pandas 在左右表的索引上进行合并。 通过这样做，您不需要重置索引。

data_pivot= pandas.DataFrame(data.pivot_table(values = 'NR_ACTIONS', index=["HOUR", "OPID", "NAME"], columns='CONTACTED_PERSON_NEW', aggfunc='sum'))
data_pivot.fillna(0, inplace=True)
data2_pivot= pandas.DataFrame(data2.pivot_table(values = 'AMOUNT_PA', index=["HOUR", "OPID", "NAME"], columns='PA_TYPE', aggfunc='sum'))
data2_pivot.fillna(0, inplace=True)

all_data = pandas.merge(data_pivot, data2_pivot, left_index=True,right_index=True )

您可以随时访问Pandas 的文档以查看不同的论点

PS：如果你使用多索引，它是有效的，但你需要小心，另一个DataFrame中的键数（索引或列数）必须与级别数匹配。