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A = pd.DataFrame([[1, 5, 2, 8, 2], [2, 4, 4, 20, 2], [3, 3, 1, 20, 2], [4, 2, 2, 1, 0],
[5, 1, 4, -5, -4], [1, 5, 2, 2, -20], [2, 4, 4, 3, 0], [3, 3, 1, -1, -1],
[4, 2, 2, 0, 0], [5, 1, 4, 20, -2]],
columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
B = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 8, 2], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 8, 2], [0, 0, 2, 1, 0],
[5, 1, 4, -5, -4], [0, 0, 0, 8, 2], [2, 4, 4, 3, 0], [1, 3, 1, -1, -1],
[1, 1, 2, 0, 0], [2, 2, 2, 20, -2]],
columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
test_list = [('test1', A), ('test2', B)]
d_test = dict(test_list)
然后,我遇到麻烦时,我尝试这本字典转换成一个多层次的数据帧。但我不知道如何指定多级别,我希望'key'是第二级数据框的名称。这是所需的输出
df
test_1 test_2
a b c d e a b c d e
1 1 5 2 8 2 0 0 0 8 2
2 2 4 4 20 2 1 1 1 1 1
3 3 3 1 20 2 0 0 0 8 2
4 4 2 2 1 0 0 0 2 1 0
5 5 1 4 -5 -4 5 1 4 -5 -4
6 1 5 2 2 -20 0 0 0 8 2
7 2 4 4 3 0 2 4 4 3 0
8 3 3 1 -1 -1 1 3 1 -1 -1
9 4 2 2 0 0 1 1 2 0 0
10 5 1 4 20 -2 2 2 2 20 -2
你需要一本字典吗? –
此外,如果索引不是“B”或“A”会发生什么? –
@WillemVanOnsem是的,除非从列表中更容易做到,否则我需要评估是否更改其余代码以适应此..... \\索引是相同的。 – hernanavella