连接两个dataframes与多层次指数在熊猫

Question

我有两个dataframes喜欢用多指标如下：

DF1：

Total_Consumption 
    2010  2011  2012 
1 8544.357 5133.553 5279.884 
2 8581.545 6091.454 4323.611 
3 4479.319 2784.283 1948.262 
4 5493.114 3633.187 3516.346 
5 5582.544 3138.680 3995.311 
6 9877.752 7798.371 8505.287 
7 5137.488 4109.556 3301.129 
8 13038.200 8853.721 8525.272 

DF2：

Charging Capacity 
    2010 2011 2012 
1 7.989 4.752 5.801 
2 11.349 22.092 10.967 
3 6.968 6.803 9.760 
4 5.191 7.294 9.199 
5 0.201 -1.204 10.488 
6 14.598 13.077 17.004 
7 5.134 12.945 8.970 
8 44.680 23.607 24.395 

我试图来连接这两个dataframes通过：

l1=[df1,df2] 
pd.concat(l1) 

但我得到以下输出。为什么我会为df2数据帧获得NaN？有没有办法在pandas中正确加入两个数据框和多级索引？

Charging Capacity  Total_Consumption 
    2010 2011 2012 2010  2011  2012 
1 NaN  NaN  NaN  8544.357 5133.553 5279.884 
2 NaN  NaN  NaN  8581.545 6091.454 4323.611 
3 NaN  NaN  NaN  4479.319 2784.283 1948.262 
4 NaN  NaN  NaN  5493.114 3633.187 3516.346 
5 NaN  NaN  NaN  5582.544 3138.680 3995.311 
6 NaN  NaN  NaN  9877.752 7798.371 8505.287 
7 NaN  NaN  NaN  5137.488 4109.556 3301.129 
8 NaN  NaN  NaN  13038.200 8853.721 8525.272 

Answer 1

使用axis=1：

pd.concat([df1, df], axis=1) 

输出：

Total_Consumption      Charging Capacity     
       2010  2011  2012    2010 2011 2012 
1   8544.357 5133.553 5279.884    7.989 4.752 5.801 
2   8581.545 6091.454 4323.611   11.349 22.092 10.967 
3   4479.319 2784.283 1948.262    6.968 6.803 9.760 
4   5493.114 3633.187 3516.346    5.191 7.294 9.199 
5   5582.544 3138.680 3995.311    0.201 -1.204 10.488 
6   9877.752 7798.371 8505.287   14.598 13.077 17.004 
7   5137.488 4109.556 3301.129    5.134 12.945 8.970 
8   13038.200 8853.721 8525.272   44.680 23.607 24.395