У меня есть несколько Dataframes с теми же столбцами, которые я хотел бы объединить только по их индексам.
print df1
out[]: Value ISO
Id
200001 8432000000 USD
200230 22588186000 USD
200247 4633000000 USD
200291 1188880000 USD
200418 1779776000 USD
print df2
out[]: Value ISO
Id
200001 1.309168e+11 USD
200230 5.444096e+10 USD
200247 9.499602e+09 USD
200291 2.089603e+09 USD
200418 3.827251e+09 USD
print df3
out[]: Value
Id
200001 3.681908
200230 3.408507
200247 4.531866
200291 0.273029
200418 3.521822
Я мог бы использовать
pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
и получим
out[]: Value ISO Value ISO Value
Id
200001 8432000000 USD 1.309168e+11 USD 3.681908
200230 22588186000 USD 5.444096e+10 USD 3.408507
200247 4633000000 USD 9.499602e+09 USD 4.531866
200291 1188880000 USD 2.089603e+09 USD 0.273029
200418 1779776000 USD 3.827251e+09 USD 3.521822
Но я теряю информацию о том, откуда пришел каждый столбец. Я мог бы также объединить два кадра данных и использовать параметр суффиксов
print df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, suffixes=('_1', '_2'))
и получим
out[]: Value_1 ISO_1 Value_2 ISO_2
Id
200001 8432000000 USD 1.309168e+11 USD
200230 22588186000 USD 5.444096e+10 USD
200247 4633000000 USD 9.499602e+09 USD
200291 1188880000 USD 2.089603e+09 USD
200418 1779776000 USD 3.827251e+09 USD
Затем я смогу связать свои слияния, но параметр суффикса применяется только к столбцам, которые имеют общее имя. После того, как я перенесил первое слияние, имена больше не будут совпадать с третьим фреймворком данных.
Я решил, что решение будет заключаться в добавлении уровня к индексу столбца каждого кадра данных с соответствующей информацией, необходимой для различения этих столбцов. Затем я мог запустить pd.concat() и получить что-то похожее на это:
print pd.concat([df1_, df2_, df3_], axis=1)
out[]:Source df1 df2 df3
Value ISO Value ISO Value
200001 8.432e+09 USD 1.309168e+11 USD 3.681908
200230 2.258819e+10 USD 5.444096e+10 USD 3.408507
200247 4.633e+09 USD 9.499602e+09 USD 4.531866
200291 1.18888e+09 USD 2.089603e+09 USD 0.273029
200418 1.779776e+09 USD 3.827251e+09 USD 3.521822
Однако, чтобы это произошло. Мне пришлось злоупотреблять такими файлами:
df1_ = df1.T
df1_['Source'] = 'df1'
df1_.set_index('Source', append=True, inplace=True)
df1_.index = df1_.index.swaplevel(0, 1)
df1_ = df1_.T
В конечном счете, я хочу, чтобы результат выглядел так же, как последний оператор concat. Есть ли лучший способ добраться туда? Есть ли лучший способ добавить уровень к индексу столбца?
Спасибо, ПиР
