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python - Pandas 合并并为重复列创建多索引

问题描述

我有两个数据框

sessions = DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"2018-06-30":[23,34,45,67,75],"2018-07-31":[32,43,45,76,57]})
leads = DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"2018-06-30":[7,10,28,15,30],"2018-07-31":[7,10,28,15,30]})

我想合并 ID 上的两个数据框，然后创建一个多索引，如下所示：

在此处输入图像描述

我该怎么做？

直接 pandas.merge 将创建我不想要的 suffixes_x, _y 。

标签： pythonpandas

解决方案

在两个 DataFrame 中使用concatwith set_indexby ID，然后 在列中swaplevel使用sort_indexfor ：MultiIndex

df = (pd.concat([sessions.set_index('ID'), 
                leads.set_index('ID')], 
                axis=1, 
                keys=['sessions','leads'])
        .swaplevel(0,1,axis=1)
        .sort_index(axis=1, ascending=[True, False])
        )
print (df)
   2018-06-30       2018-07-31      
     sessions leads   sessions leads
ID                                  
1          23     7         32     7
2          34    10         43    10
3          45    28         45    28
4          67    15         76    15
5          75    30         57    30

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