Pandas 将 CSV 中的 SingleIndex 合并到 MultiIndex

Question

根据 CSV 文件中的下表：

CSV 1:

    A   B                C
    AA  BB1     BB2     CC
0   1   text    5       7
1   2   text2   6       8
2   3   text3   7       9

在Pandas中：

import pandas as pd
mi=pd.read_csv('csv_to_mi.csv',header=[0,1],encoding='latin-1')
mi = mi.rename(columns={'Unnamed: 2_level_0':'B'})
mi

    A   B               C
    AA  BB1      BB2    CC  
0   1   text     5      7
1   2   text2    6      8
2   3   text3    7      9

CSV 2:

    A       D   E
    text    T1  9
    text2   T2  10
    text3   T3  11

在Pandas中：

si=pd.read_csv('csv_to_si.csv',encoding='latin-1')
si

    A       D   E
0   text    T1  9
1   text2   T2  10
2   text3   T3  11

我想在 m1['B','BB1'] 和 s1['A'] 上合并它们以获得这个（或功能性 multi-indexed 数据框）：

    A   B               C   D   E
    AA  BB1      BB2    CC  
0   1   text     5      7   T1   9
1   2   text2    6      8   T2   10
2   3   text3    7      9   T3   11

我之前做过类似的事情，而且看起来还不错，除了当我试图重命名合并数据框上的 2 列时，它出于某种原因删除了所有其他 (non-renamed) 列。我还尝试读取仅包含顶部 header 行（如 single-indexed）的 multi-indexed csv，将两者合并在一起，然后生成结果 multi-indexed。在我运行进入重命名问题之前，这似乎一直有效。

我尝试先将 single-indexed 数据框转换为 multi-indexed 数据框，（效果很好），然后与 multi-indexed 合并，但是那也不管用。

提前致谢！

Answer 1

您可以使用 merge with drop 列 ('A', 0):

cols = list(zip(si.columns, range(si.shape[1])))
si.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cols)
print (si)
       A   D   E
       0   1   2
0   text  T1   9
1  text2  T2  10
2  text3  T3  11

print (pd.merge(mi,si, left_on=[('B','BB1')], right_on=[('A', 0)]).drop([('A', 0)], axis=1))
   A      B      C   D   E
  AA    BB1 BB2 CC   1   2
0  1   text   5  7  T1   9
1  2  text2   6  8  T2  10
2  3  text3   7  9  T3  11

通过评论编辑 - 使用 get_level_values:

print (df)
   A      B      C   D   E
  AA    BB1 BB2 CC   1   2
0  1   text   5  7  T1   9
1  2  text2   6  8  T2  10
2  3  text3   7  9  T3  11

print (df.columns.get_level_values(0))
Index(['A', 'B', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')

cols = list(zip(df.columns.get_level_values(0), df.columns.get_level_values(0)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cols)
print (df)
   A      B     C   D   E
   A      B  B  C   D   E
0  1   text  5  7  T1   9
1  2  text2  6  8  T2  10
2  3  text3  7  9  T3  11

EDIT1：如果您需要合并多列：

print (mi)
   A      B      C
  AA    BB1 BB2 CC
0  1   text   5  7
1  2  text2   6  8
2  3  text3   7  9

cols = list(zip(si.columns, range(si.shape[1])))
si.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cols)
print (si)
       A   D  E
       0   1  2
0   text  T1  1
1  text2  T2  2
2  text3  T3  3

df = (pd.merge(mi,si, left_on=[('B','BB1'),('A','AA')], right_on=[('A', 0), ('E', 2)])
        .drop([('A', 0), ('E', 2)], axis=1))

print (df)
   A      B      C   D
  AA    BB1 BB2 CC   1
0  1   text   5  7  T1
1  2  text2   6  8  T2
2  3  text3   7  9  T3

Pandas 将 CSV 中的 SingleIndex 合并到 MultiIndex

Pandas Merge SingleIndex to MultiIndex from CSV

python-3.x

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