パンダ - 次のように私はデータフレームを持っています2つのマルチインデックスデータフレーム

Question

を連結：

df.head() 
       Student Name   Q1 Q2 Q3 
Month Roll No    
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay  0.0 0.0 0.0 
      1 Abraham Ancy Chandy  6.0 5.0 5.0 
      2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0 
      3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 5.0 3.0 
      4 Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0 

は、今私は、階層列のインデックスを作りたかったので、私はそれを次のように行った：

big_df = pd.concat([df['Student Name'], df[['Q1', 'Q2', 'Q3']]], axis=1, keys=['Name', 'IS']) 

を

し、以下を得ることができた：

>>> big_df 
       Name     IS 
       Student Name   Q1 Q2 Q3 
Month Roll No    
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay  0.0 0.0 0.0 
      1 Abraham Ancy Chandy  6.0 5.0 5.0 
      2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0 
      3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 5.0 3.0 
      4 Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0 

今2回目の反復のために、私はを連結したいですは、新しいデータフレームからbig_dfデータフレーム（前に連結されたデータフレーム）までの値です。次のように今、2回目の反復のためのデータフレームは、次のとおりです。

   Student Name   Q1 Q2 Q3 
Month Roll No    
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay  0.0 0.0 0.0 
      1 Abraham Ancy Chandy  8.0 5.0 5.0 
      2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 4.0 
      3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 4.0 3.0 
      4 Barretto Cleon Domnic 2.0 3.0 4.0 

私は次のようbig_dfを望んでいた：

   Name     IS   CC 
       Student Name   Q1 Q2 Q3 Q1 Q2 Q3 
Month Roll No        
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
      1 Abraham Ancy Chandy  6.0 5.0 5.0 8.0 5.0 5.0 
      2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0 7.0 5.0 4.0 
      3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 5.0 3.0 8.0 4.0 3.0 
      4 Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0 2.0 3.0 4.0 

私は以下のコードを試してみましたが、すべてがエラーを与えている：

big_df.concat([df[['Q1', 'Q2', 'Q3']]], axis=1, keys=['CC']) 

pd.concat([big_df, df[['Q1', 'Q2', 'Q3']]], axis=1, keys=['Name', 'CC']) 

ここでエラーが発生していますか？親切に助けてください。私は

Answer 1

まず、インデックスを['Month', 'Roll no.', 'Student Name']に設定する方がよいでしょう。それはあなたのconcat構文を多く簡素化し、あなたも学生の名前に一致するようにします。

df.set_index('Student Name', append=True, inplace=True) 

第二に、私はあなたが違っそれを行うと、最も高い列レベルの名前を参照して、あなたの反復中（Q1/Q2/Q3値で）あなたのdfデータフレームを保存する提案（例えば、「は」 、 'CC'）。だから今は、パンダはCONCAT場合

df_dict 

In [10]: df_dict 

Out[10]: 
{'CC':            Q1 Q2 Q3 
Month  Roll No Student Name       
2016-08-01 0  Save Mithil Vinay  0.0 0.0 0.0 
      1  Abraham Ancy Chandy  6.0 5.0 5.0 
      2  Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0 
      3  Bari Siddhesh Kisho  8.0 5.0 3.0 
      4  Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0, 
'IS':            Q1 Q2 Q3 
Month  Roll No Student Name       
2016-08-01 0  Save Mithil Vinay  0.0 0.0 0.0 
      1  Abraham Ancy Chandy  8.0 5.0 5.0 
      2  Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 4.0 
      3  Bari Siddhesh Kisho  8.0 4.0 3.0 
      4  Barretto Cleon Domnic 2.0 3.0 4.0} 

：dictのは、このために完璧になると、パンダはをループした後、今pd.concat

# Creating a dictionnary with the first df from your question 
df_dict = {'IS': df} 

# Iterate.... 
    # Append the new df to the df_dict 
    df_dict['CC'] = df 

に引数として辞書を受け入れず、ここにあなたの辞書ですそれはあなたのためにきれいに、そして自動的に行います。

In [11]: big_df = pd.concat(df_dict, axis=1) 
     big_df 

Out[11]: 

---

あなたが本当に繰り返し、それをやってみたかった場合は、あなたが質問を投稿するとき、あなたがどこに何かを持つあなたの質問をフォーマットする場合、それは素晴らしいだろうbig_df

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('IS', x) for x in df.columns]) 

# Then you can concat, give the same result as the picture above. 
pd.concat([big_df, df], axis=1) 

Answer 2

ドロップにbig_dfの最上位レベルをパンダに新しいです：

Q_cols = ['Q1', 'Q2', 'Q3'] 
key_names = ['Name', 'IS', 'CC'] 
pd.concat([big_df[['Student Name']], big_df[Q_cols], df[Q_cols]], axis=1, keys=key_names) 

：

big_df.columns = big_df.columns.droplevel(level=0) 

は、彼らが使用するキーの数を入力整合として三つの異なるフレームを提供する連結します