Pandas多级索引数据框合并

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas的merge()函数，将两个具有多级索引的数据框进行合并。

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多级索引数据框

我们先来看一个多级索引数据框的例子：

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2018, 2019, 2019],
        'month': [1, 2, 1, 2],
        'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data).set_index(['year', 'month'])

这个数据框有两个级别的索引，第一级别是年份，第二级别是月份。现在我们有两个类似结构的数据框需要合并。

Pandas数据框合并

我们使用Pandas的merge()函数来实现数据框的合并。例如，我们有以下两个数据框：

data1 = {'year': [2018, 2018, 2019, 2019],
         'month': [1, 2, 1, 2],
         'value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1).set_index(['year', 'month'])

data2 = {'year': [2018, 2018, 2019, 2019],
         'month': [1, 2, 1, 2],
         'value2': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2).set_index(['year', 'month'])

df1和df2都有年份和月份两个级别的索引，而且它们的列名并不相同。接下来我们将这两个数据框合并成一个新的数据框：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['year', 'month'])

这里的on参数指定了用于合并的列。由于我们的数据框都有两个级别的索引，如果不指定on参数，则merge()函数会将所有的列都用于合并，但这并不是我们期望的结果。

合并方式

merge()函数有四种不同的合并方式：left、right、inner和outer。合并方式是通过how参数指定的，默认为inner。

• 内连接（inner join）：只留下两个数据框都有的行。
• 左连接（left join）：保留左边的数据框中的所有行，与右边的数据框进行匹配。
• 右连接（right join）：保留右边的数据框中的所有行，与左边的数据框进行匹配。
• 外连接（outer join）：保留两个数据框中所有的行，如果某个数据框中没有匹配的行，则用NaN来填充。

例如，我们可以使用如下方式将df1和df2进行左连接：

left_merged = pd.merge(df1, df2, on=['year', 'month'], how='left')

结论

Pandas的merge()函数可以轻松地将具有多级索引的数据框进行合并。使用合适的合并方式，并在参数中指定要合并的列，可以得到我们期望的结果。