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私はパンダからの奇妙な行動を見ています。多分それは私ですが、私は私が得ているものとは異なる結果を期待しています。レベルの名前に基づくマルチインデックス列のパンダ連結
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=list('abcde'), data={'A': range(5), 'B': range(5)})
df_first = pd.concat({'ticker1': df, 'ticker2': df, 'ticker3': df}, axis=1)
df_first.columns = df_first.columns.rename(('ticker', 'variables'))
df_first
Out[91]:
ticker ticker1 ticker2 ticker3
variables A B A B A B
a 0 0 0 0 0 0
b 1 1 1 1 1 1
c 2 2 2 2 2 2
d 3 3 3 3 3 3
e 4 4 4 4 4 4
と同じレベルの名前を持つ第二のデータフレームが、そのようなものがあり逆転：
df2 = pd.DataFrame(index=list('abcde'), data={'ticker1': range(5), 'ticker2': range(5)})
df_sec = pd.concat({'C': df2, 'D': df2, 'E': df2}, axis=1)
df_sec.columns = df_sec.columns.rename(('variables', 'ticker'))
df_sec
Out[93]:
variables C D E
ticker ticker1 ticker2 ticker1 ticker2 ticker1 ticker2
a 0 0 0 0 0 0
b 1 1 1 1 1 1
c 2 2 2 2 2 2
d 3 3 3 3 3 3
e 4 4 4 4 4 4
あなたが見ることができるように私は、このようなマルチインデックスデータフレームを持っていると仮定し
レベルは同じ名前ですが、逆になります。私はaxis = 1に、これらの2のデータフレームをCONCATとき、それは私のコラムをアップミックス：
pd.concat([df_first, df_sec], axis=1)
Out[94]:
ticker ticker1 ticker2 ticker3 C D E
variables A B A B A B ticker1 ticker2 ticker1 ticker2 ticker1 ticker2
a 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
b 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
c 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
d 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
e 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
私は私が最初のレベルを交換し、期待される結果を得ることができます知っているようにあります。
pd.concat([df_first, df_sec.swaplevel(0, 1, 1)], axis=1)
Out[95]:
ticker ticker1 ticker2 ticker3 ticker1 ticker2 ticker1 ticker2 ticker1 ticker2
variables A B A B A B C C D D E E
a 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
b 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
c 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
d 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
e 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
をしかし方法がありますレベル名に基づいて直接concatに？
おかげ
