熊貓合並了pivot_table和一個數據框

Question

如何合並熊貓數據透視表和數據框，其中數據透視表中的合並列在索引中，而數據框在列標簽中

樞紐分析表現為

                                 perc                                   
odate                    0001-255-255 2015-09-27 2015-09-28 2015-09-29   
bts_name                                                                 
0001_Durgacomplex_NBSNL           100        100        100        100   
0002_Shivanagar_area_Bdr          100        100        100        100   
0003_Old_city_Bidar               100        100        100        100   
0004_Bidar_Mw_Station             100        100        100        100   
0005_Bidri_colony                 100        100        100        100 

數據框是

ssaname                bts_name    make tech site_type taluka
0  Bangalore   2882_Brigade_Road_III  HUAWEI   3G     NBSNL   BTS3
1  Bangalore   2883_Infantry_Road_II  HUAWEI   3G        IP   BTS3
2  Bangalore           2884_DVG_Road  HUAWEI   3G     NBSNL   BTS1
3  Bangalore  2886_Kempegowda_Nagara  HUAWEI   3G     NBSNL   BTS1
4  Bangalore     2887_Minerva_Circle  HUAWEI   3G     NBSNL   BTS1

Answer 1

您可以嘗試在pivot_table重置索引，然后獲得正常的df。 之后，您可以合並dfs簡單示例：

df1 = pd.DataFrame({
              'cat':[1,1,1,2,2,2,3,3, 3],
              'val':[1,1,1,1,1,1,1,1, 1]
})
df2 = df1.copy()
pt = pd.pivot_table(df1, index='cat', aggfunc=len)
pt.reset_index(inplace=True)
pt
pd.merge(df2, pt, how='inner', on='cat' )

如果您有MultiIndex列，則必須先進行droplevel然后再進行reset_index

df1 = pd.DataFrame({
              'cat':[1,1,1,2,2,2,3,3, 3],
              'cat2':[1,1,1,1,1,2,2,2,2], 
              'val':[1,1,1,1,1,1,1,1, 1]
})
df2 = df1.copy()
pt = pd.pivot_table(df1, index=['cat'], columns=['cat2'], aggfunc=len)
pt.columns =pt.columns.droplevel(0)
pt.reset_index(inplace=True)
pd.merge(df2, pt, how='inner', on='cat' )