合并具有非唯一索引的多个数据帧

Posted 2023-03-11

【中文标题】合并具有非唯一索引的多个数据帧

【英文标题】：Merging multiple dataframes with non unique indexes

【发布时间】：2015-06-21 18:19:58

【问题描述】：

给定两个具有非唯一索引和多维列的 DF：

ars：

           arsenal   arsenal   arsenal   arsenal
NaN             B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      26.0
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN
2015-04-13    26.0      26.0      23.0       NaN
2015-04-13    22.0      21.0      19.0       NaN

切：

           chelsea   chelsea   chelsea   chelsea
NaN             B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      1.01
2015-04-14    1.02       NaN       NaN       NaN
2015-04-14     NaN      1.05       NaN       NaN

此处为 csv 格式

,arsenal,arsenal,arsenal,arsenal
,B3,SK,BX,BY
2015-04-15,,,,26.0
2015-04-14,,,,
2015-04-13,26.0,26.0,23.0,
2015-04-13,22.0,21.0,19.0,

---

,chelsea,chelsea,chelsea,chelsea
,B3,SK,BX,BY
2015-04-15,,,,1.01
2015-04-14,1.02,,,
2015-04-14,,1.05,,

我想加入/合并它们，有点像外连接，这样行就不会被删除。

我希望输出是：

            arsenal  arsenal   arsenal   arsenal chelsea   chelsea   chelsea   chelsea
NaN             B3        SK        BX        BY      B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      26.0     NaN       NaN       NaN      1.01
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN    1.02       NaN       NaN       NaN
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN     NaN      1.05       NaN       NaN
2015-04-13    26.0      26.0      23.0       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN
2015-04-13    22.0      21.0      19.0       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN

我所知道的 Pandas 工具都没有工作：merge、join、concat。合并的外连接提供了一个点积，这不是我想要的，而concat 无法处理非唯一索引。

您对如何实现这一点有任何想法吗？

注意：数据帧的长度不会相同。

【参考方案1】：

你需要使用pandas.merge:

pd.merge(ars, che, left_index = True, right_index = True, how = 'outer')

它可以处理非唯一索引和不同大小的数据帧。

【讨论】：

谢谢！我将左右索引参数设置为 True 并得到了我需要的结果。

【参考方案2】：

我已经设法使用 pandas 的 concat 方法对其进行了整理。

首先，我们需要添加一个 Multiindex 级别，使其变得唯一：

ars = pd.read_csv("ars.csv", index_col=[0], header=[0,1])
che = pd.read_csv("che.csv", index_col=[0], header=[0,1])

ars.index.name = "date"
ars["num"] = range(0, len(ars.index))
ars = ars.set_index("num", append=True)

che.index.name = "date"
che["num"] = range(0, len(che.index))
che = che.set_index("num", append=True)

现在我们可以使用concat:

df = pd.concat([ars, che], axis=1)
df = df.reset_index()
df = df.sort_index(by=["date", "num"], ascending=[False, True])
df = df.set_index(["date", "num"])
df.index = df.index.droplevel(1)

输出：

                arsenal             chelsea                
                B3  SK  BX  BY      B3    SK  BX    BY
date                                                  
2015-04-15     NaN NaN NaN  26     NaN   NaN NaN  1.01
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN    1.02   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN     NaN  1.05 NaN   NaN
2015-04-13      26  26  23 NaN     NaN   NaN NaN   NaN
2015-04-13      22  21  19 NaN     NaN   NaN NaN   NaN

【参考方案3】：

您想为join 使用on='outer' 参数（test1.csv 和test2.csv 是您提供的文件）：

df1 = pd.read_csv('test1.csv', index_col=0, header=[0,1])
df2 = pd.read_csv('test2.csv', index_col=0, header=[0,1])

df = df1.join(df2, how='outer')

这是我得到的结果：

           arsenal             chelsea  
                B3  SK  BX  BY      B3    SK  BX    BY
2015-04-13      26  26  23 NaN     NaN   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN    1.02   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN     NaN  1.05 NaN   NaN
2015-04-15     NaN NaN NaN  26     NaN   NaN NaN  1.01

【讨论】：

嗨，谢谢输入。它在这个例子中确实有效，其中帧的长度是缩进的。但是，在我的情况下并不能保证。

我尝试了不同的行数，它似乎工作正常。