使用Multiindex列和不規則時間戳連接Pandas DataFrames

Question

我在列表中有很多單獨的數據幀，每個數據幀都有Multiindexed列，並且是不同時間段和長度的時間序列。 我想做三件事：

1. 匯集所有單獨的數據幀
2. 具有相同多索引列的任何數據幀都沿時間軸追加和排序
3. 具有不同多索引列的數據幀沿列軸連接（軸= 1）

我知道默認情況下``pandas.concat（objs，axis = 1）組合列並對行索引進行排序，但我也希望數據幀具有相同的標簽和級別，以便在時間軸上加入而不是讓它們完全相反旁邊。

我還應該提到，具有相同標簽和級別的數據幀在不同的時間段內相互連接但不重疊。

舉個例子：

first,second,third = rand(5,2),rand(5,2),rand(10,2)

a = pd.DataFrame(first, index=pd.DatetimeIndex(start='1990-01-01', periods=5, freq='d'))
a.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A','a'),('A','b')])

b = pd.DataFrame(second, index=pd.DatetimeIndex(start='1990-01-06', periods=5, freq='d'))
b.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A','a'),('A','b')])

c = pd.DataFrame(third, index=pd.DatetimeIndex(start='1990-01-01', periods=10, freq='d'))
c.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('B','a'),('B','b')])

pd.concat([a,b,c], axis=1)

給出這個：

Out[3]:
    A   B
    a   b   a   b   a   b
1990-01-01  0.351481    0.083324    NaN     NaN     0.060026    0.124302
1990-01-02  0.486032    0.742887    NaN     NaN     0.570997    0.633906
1990-01-03  0.145066    0.386665    NaN     NaN     0.166567    0.147794
1990-01-04  0.257831    0.995324    NaN     NaN     0.630652    0.534507
1990-01-05  0.446912    0.374049    NaN     NaN     0.311473    0.727622
1990-01-06  NaN     NaN     0.920003    0.051772    0.731657    0.393296
1990-01-07  NaN     NaN     0.142397    0.837654    0.597090    0.833893
1990-01-08  NaN     NaN     0.506141    0.056407    0.832294    0.222501
1990-01-09  NaN     NaN     0.655442    0.754245    0.802421    0.743875
1990-01-10  NaN     NaN     0.195767    0.880637    0.215509    0.857576

有一個簡單的方法來獲得這個嗎？

d = a.append(b)
pd.concat([d,c], axis=1)

Out[4]:
    A   B
    a   b   a   b
1990-01-01  0.351481    0.083324    0.060026    0.124302
1990-01-02  0.486032    0.742887    0.570997    0.633906
1990-01-03  0.145066    0.386665    0.166567    0.147794
1990-01-04  0.257831    0.995324    0.630652    0.534507
1990-01-05  0.446912    0.374049    0.311473    0.727622
1990-01-06  0.920003    0.051772    0.731657    0.393296
1990-01-07  0.142397    0.837654    0.597090    0.833893
1990-01-08  0.506141    0.056407    0.832294    0.222501
1990-01-09  0.655442    0.754245    0.802421    0.743875
1990-01-10  0.195767    0.880637    0.215509    0.857576

這里的關鍵是我不知道如何在列表中排序數據幀我基本上需要知道何時連接（obj，axis = 1）或concat（obj，axis = 0）的東西，並且可以這樣做來組合我的數據框列表。 也許熊貓已經有了可以做到這一點的東西？

Answer 1

我不確定是否有單行方式（可能有）......
這是我考慮創建一個空框架然后填充它的一次：

In [11]: frames = [a, b, c]

獲取索引和列的並集：

In [12]: index = sum(x.index for x in frames)
         cols = sum(x.columns for x in frames)

In [13]: res = pd.DataFrame(index=index, columns=cols)

每個框架填寫此內容（按標簽）：

In [14]: for df in [a, b, c]:
             res.loc[df.index, df.columns] = df

In [15]: res
Out[15]:
                     A                     B
                     a           b         a         b
1990-01-01   0.8516285   0.4087078  0.577000  0.595293
1990-01-02   0.6544393   0.4377864  0.851378  0.595919
1990-01-03   0.3123428  0.03825423  0.834704  0.989195
1990-01-04   0.2314499   0.4971448  0.343455  0.770400
1990-01-05   0.1982945   0.9031414  0.466225  0.463490
1990-01-06   0.7370323   0.3923151  0.263120  0.892815
1990-01-07  0.09038236   0.8778266  0.643816  0.049769
1990-01-08   0.7199705  0.02114493  0.766267  0.472471
1990-01-09  0.06733081    0.443561  0.984558  0.443647
1990-01-10   0.4695022   0.5648693  0.870240  0.949072