シングルとマルチインデックスPandas DataFramesの組み合わせ方法

Question

複数のPandas DataFramesを連結しようとしていますが、そのうちのいくつかはマルチインデックスを使用し、他のものは単一インデックスを使用しています。マルチインデックスのデータフレームとともに

> import pandas as pd 
> df1 = pd.DataFrame({'single': [10,11,12]}) 
> df1 

    single 
0  10 
1  11 
2  12 

：例として、以下が、単一のインデックス付きデータフレームを考えてみましょう

> level_dict = {} 
> level_dict[('level 1','a','h')] = [1,2,3] 
> level_dict[('level 1','b','j')] = [5,6,7] 
> level_dict[('level 2','c','k')] = [10, 11, 12] 
> level_dict[('level 2','d','l')] = [20, 21, 22] 
> df2 = pd.DataFrame(level_dict) 
> df2 

    level 1 level 2  
     a b  c d 
     h j  k l 
0  1 5  10 20 
1  2 6  11 21 
2  3 7  12 22 

は今、私は2つのデータフレームを連結したいです。私はconcatを使用しようとすると、以下のように、それはマルチインデックスを平坦化：

> df3 = pd.concat([df2,df1], axis=1) 
> df3 

    (level 1, a, h) (level 1, b, j) (level 2, c, k) (level 2, d, l)  single 
0    1    5    10    20   10 
1    2    6    11    21   11 
2    3    7    12    22   12 

次のように代わりに私はマルチインデックスデータフレームdf2に単一の列を追加する場合：

> df2['single'] = [10,11,12] 
> df2 

    level 1 level 2  single 
     a b  c d  
     h j  k l  
0  1 5  10 20  10 
1  2 6  11 21  11 
2  3 7  12 22  12 

どのように私は代わりからこのデータフレームを生成することができますがdf1とdf2とconcat,mergeまたはjoin？

Answer 1

私はあなたがMultiIndexに単一のインデックスを変換することを避けることができるとは思わない。これはおそらく最も簡単な方法です。参加してから変換することもできます。

In [48]: df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(c, '', '') for c in df1]) 

In [49]: pd.concat([df2, df1], axis=1) 
Out[49]: 
    level 1 level 2  single 
     a b  c d  
     h j  k l  
0  1 5  10 20  10 
1  2 6  11 21  11 
2  3 7  12 22  12 

Answer 2

あなただけの1列を追加している場合は、基本的にシリーズとしてDF1アクセスすることができました：あなたはちょうどそれがに少し楽になり、最初の場所でシリーズを作っている可能性がある場合

df2[df1.columns[0]] = df1.iloc[:, 0] 
df2 
    level 1 level 2  single 
     a b  c d 
     h j  k l 
0  1 5  10 20  10 
1  2 6  11 21  11 
2  3 7  12 22  12 

読む。このコマンドは同じことを行います：

ser1 = df1.iloc[:, 0] # make df1's column into a series 
df2[ser1.name] = ser1