Pandas 与 MultiIndex 合并重复列答案

【问题标题】：Pandas merge with MultiIndex for repeated columnsPandas 与 MultiIndex 合并重复列
【发布时间】：2020-11-30 00:57:17
【问题描述】：

我有两个 DataFrame，包含相同对象（人）的不同方面（左脚、右脚）的相同信息（长度、宽度）。

import pandas as pd

left_feet = pd.DataFrame(
    data={
        "Length": [20, 30, 25],
        "Width": [8, 10, 9]},
    index=[0, 1, 2])

right_feet = pd.DataFrame(
    data={
        "Length": [24, 30],
        "Width": [8, 10]},
    index=[2, 1])

print(left_feet)
   Length  Width
0      20      8
1      30     10
2      25      9

print(right_feet)
   Length  Width
2      24      8
1      30     10

我想将这些合并到一个 DataFrame 中，所以我这样做：

feet = pd.merge(left_feet, right_feet,
         left_index=True, right_index=True,
         suffixes=["_left", "_right"])

print(feet)
   Length_left  Width_left  Length_right  Width_right
1           30          10            30           10
2           25           9            24            8

但是，使用后缀很麻烦。相反，我希望列是 MultiIndex，其中第一级包含“左”和“右”，第二级包含“长度”和“宽度”。

最好的方法是什么？

注意：关于连接对齐的 DataFrames 的类似问题已经被问到，但这个问题是关于 join（即“合并”）操作的；这些行不一定是对齐的，并且可能并不总是有对应的行。

【问题讨论】：

我指的是串联和合并/加入的概念，而不是pd.concat。如果concat 函数实际上可以进行连接（而不仅仅是连接），那么这是一个很好的答案。感谢您的回答，如果我需要使用 merge 函数（可能用于其他合并功能），这一点很重要。
别担心，它本来可以更清楚的。我会编辑。

标签： python pandas join merge multi-index

【解决方案1】：

试试concat，带有keys参数和join='inner'：

print(pd.concat([left_feet, right_feet], axis=1, keys=['Left','Right'], join='inner'))
    Left        Right      
  Length Width Length Width
1     30    10     30    10
2     25     9     24     8

【讨论】：

【解决方案2】：

因为需要merge或join先创建MultiIndexes再加入：

left_feet.columns = pd.MultiIndex.from_product([['left'], left_feet.columns])
right_feet.columns = pd.MultiIndex.from_product([['right'], right_feet.columns])

feet = pd.merge(left_feet, right_feet,
         left_index=True, right_index=True)

print(feet)
    left        right      
  Length Width Length Width
1     30    10     30    10
2     25     9     24     8

【讨论】：