如何找到多索引 dataframe 的两个键之间的重叠行数？

Question

两个数据帧已与具有相同索引的不同键（多索引数据帧）连接。 日期是索引。 每个 dataframe 中有不同的产品作为列名称及其价格。 我基本上必须找到这两个数据帧和重叠周期数之间的相关性。 相关性已完成，但如何找到每个 dataframe 中每个产品的重叠行数，并生成 dataframe 的结果，其中 dataframe 1 中的产品作为列名，dataframe2 中的产品作为行名，值作为相同的重叠行数时期。 它应该是一个矩阵。

For example: Dataframe1:
df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1/12/2020, 2/12/2020, 3/12/2020,], 
                           'col2' : [10, 11, 12], 'col3' :[13, 14, 10]}) 
df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1/12/2020, 2/12/2020, 3/12/2020,], 
                           'A' : [10, 9, 12], 'B' :[4, 14, 2]}) 

df1=df1.set_index('col1')
df2=df2.set_index('col1')

concat_data1 = pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['df1', 'df2'])
concat_data1

              df1                df2
            col2    col3    A   B
col1                
1/12/2020   10  13  10  4
2/12/2020   11  14  9   14
3/12/2020   12  10  12  2

Need output result as: Overlapping period=
       col2 col3

A   2   0   
B   0   1

Answer 1

这是一种方法：

import itertools
import pandas as pd

data1 = {
    'col1': ['1/12/2020', '2/12/2020', '3/12/2020', '4/12/2020'], 
    'col2': [10, 11, 12, 14], 
    'col3': [13, 14, 10, 6],
    'col4': [10, 9, 15, 10], 
    'col5': [10, 9, 15, 5], 
}

data2 = {
    'col1': ['1/12/2020', '2/12/2020', '3/12/2020', '4/12/2020'], 
    'A': [10, 9, 12, 14],
    'B' :[4, 14, 2, 9],
    'C': [6, 9, 1, 3], 
    'D': [6, 9, 1, 8]
}

df1 = pd.DataFrame(data1).set_index('col1')
df2 = pd.DataFrame(data2).set_index('col1')

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

columns = {df: list(concat_data[df].columns) for df in set(concat_data.columns.get_level_values(0))}

matrix = pd.DataFrame(data=0, columns=columns['df1'], index=columns['df2'])

for row in concat_data.iterrows():
    for cols in list(itertools.product(columns['df1'], columns['df2'])):
        matrix.loc[cols[1], cols[0]] += row[1]['df1'][cols[0]] == row[1]['df2'][cols[1]]

print(matrix)