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pandas 支持多级列名:

>>>  x = pd.DataFrame({'instance':['first','first','first'],'foo':['a','b','c'],'bar':rand(3)})
>>> x = x.set_index(['instance','foo']).transpose()
>>> x.columns
MultiIndex
[(u'first', u'a'), (u'first', u'b'), (u'first', u'c')]
>>> x
instance     first                    
foo              a         b         c
bar       0.102885  0.937838  0.907467

此功能非常有用,因为它允许同一数据帧的多个版本"水平"附加,第一级列名称(在我的示例中instance)区分实例.

想象一下,我已经拥有了这样的数据帧:

                 a         b         c
bar       0.102885  0.937838  0.907467

有没有一种很好的方法可以为列名添加另一个级别,类似于行索引:

x['instance'] = 'first'
x.set_level('instance',append=True)

我有两个数据帧,如下所示:

>>> df1
              A    B
2000-01-01  1.4  1.4
2000-01-02  1.7 -1.9
2000-01-03 -0.2 -0.8

>>> df2
              A    B
2000-01-01  0.6 -0.3
2000-01-02 -0.4  0.6
2000-01-03  1.1 -1.0

如何使用下面的分层列索引从这两个中创建一个数据帧？

            df1       df2
              A    B    A    B
2000-01-01  1.4  1.4  0.6 -0.3
2000-01-02  1.7 -1.9 -0.4  0.6
2000-01-03 -0.2 -0.8  1.1 -1.0