加入熊猫系列multIndex

Question

我该如何加入Series A多重索引(A, B)与Series B索引A？

Answer 1

目前唯一的方法是使指数达到一个共同的基础 - 例如，移动B水平series_A多指标的一列这样既series_A和series_B由A唯一索引：

import pandas as pd 

series_A = pd.Series(1, index=pd.MultiIndex.from_product([['A1', 'A4'],['B1','B2']], names=['A','B']), name='series_A') 
# A B 
# A1 B1 1 
#  B2 1 
# A4 B1 1 
#  B2 1 
# Name: series_A, dtype: int64 

series_B = pd.Series(2, index=pd.Index(['A1', 'A2', 'A3'], name='A'), name='series_B') 
# A 
# A1 2 
# A2 2 
# A3 2 
# Name: series_B, dtype: int64 

tmp = series_A.to_frame().reset_index('B') 
result = tmp.join(series_B, how='outer').set_index('B', append=True) 
print(result) 

产生

 series_A series_B 
A B      
A1 B1  1.0  2.0 
    B2  1.0  2.0 
A2 NaN  NaN  2.0 
A3 NaN  NaN  2.0 
A4 B1  1.0  NaN 
    B2  1.0  NaN 

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另一种方式加入他们将拆散B等级series_A：

In [215]: series_A.unstack('B').join(series_B, how='outer') 
Out[215]: 
    B1 B2 series_B 
A      
A1 1.0 1.0  2.0 
A2 NaN NaN  2.0 
A3 NaN NaN  2.0 
A4 1.0 1.0  NaN 

unstack将B索引级别移动到列索引。因此，主题是 相同（使指数达到一个共同的基础），尽管结果是不同的。