Python：连接熊猫多索引

Question

我需要生成一个 pd.DataFrame，其中的列由一个列表和一个 Multiindex 对象组成，我需要在用数据填充最终数据帧之前执行此操作。

假设列是['one', 'two']和从from_product获得的多from_product ：

import pandas as pd

col_21 = ['day', 'month']
col_22 = ['a', 'b']

mult_2 =  pd.MultiIndex.from_product([ col_21, col_22 ])

我想获得如下所示的列列表：

'one' | 'two' | ('day','a') | ('day','b') | ('month','a') | ('month','b')

一种可能的解决方案是使用两个不同且独立的 Multiindex，一个带有虚拟列，均由from_product生成

col_11 = ['one', 'two']
col_12 = ['']
col_21 = ['day', 'month']
col_22 = ['a', 'b']

mult_1 =  pd.MultiIndex.from_product([ col_11, col_12 ])
mult_2 =  pd.MultiIndex.from_product([ col_21, col_22 ])

我怎么能做到这一点？

(one, '') | (two, '') | ('day','a') | ('day','b') | ('month','a') |  ('month','b')

我尝试了几个简单的解决方案，但每个都给了我不同的错误或错误的结果

mult_1+mult_2 #TypeError: cannot perform __add__ with this index type: MultiIndex

pd.merge #TypeError: Can only merge Series or DataFrame objects, a <class 'list'> was passed

pd.MultiIndex.from_arrays([ mult_1, mult_2 ]) #NotImplementedError: isna is not defined for MultiIndex

谢谢你的建议

Answer 1

如果可能的话，最好是建立MultiIndex in index按列one ， two ，然后MultiIndex in columns通过对-所以不混合非多指标与multindex值：

col_21 = ['day', 'month']
col_22 = ['a', 'b']
mult_2 =  pd.MultiIndex.from_product([ col_21, col_22 ])

one = range(5)
two = list('ABCDE')
mult_3 =  pd.MultiIndex.from_arrays([ one, two], names=['one','two'])

df = pd.DataFrame(0, columns=mult_2, index=mult_3)
print (df)
        day    month   
          a  b     a  b
one two                
0   A     0  0     0  0
1   B     0  0     0  0
2   C     0  0     0  0
3   D     0  0     0  0
4   E     0  0     0  0

---

使用Index.append ：

print (mult_1.append(mult_2))

MultiIndex([(  'one',  ''),
            (  'two',  ''),
            (  'day', 'a'),
            (  'day', 'b'),
            ('month', 'a'),
            ('month', 'b')],
           )

或带有sort=False Index.union ：

print (mult_1.union(mult_2, sort=False))

MultiIndex([(  'one',  ''),
            (  'two',  ''),
            (  'day', 'a'),
            (  'day', 'b'),
            ('month', 'a'),
            ('month', 'b')],
           )