熊猫连接多级索引数据框并合并同一级别内的同名列

Question

我有两个多级索引数据框。当我连接它们时，同名列会重复。df1Column  col1 col2     1    3     2    4我想将它与另一个 df 合并，df2Column  col3     5     6当我合并两者时pd.concat([df1, df2], axis=1)结果来了：Column      Column  col1 col2   col3     1    3      5     2    4      6我想要得到的是：Column        col1 col2 col3     1    3    5     2    4    6任何帮助将非常感激。谢谢

Answer 1

使用DataFrame.sort_index：

pd.concat([df1, df2], axis=1).sort_index(axis=1)

编辑：

print (df1)

  Column     

    col5 col2

0      1    3

1      2    4

print (df2)

  Column

    col1

0      5

1      6

df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

c = df.columns.tolist()

df = df.reindex(c[:1] + sorted(c[1:]), axis=1)

print (df)

  Column          

    col5 col1 col2

0      1    5    3

1      2    6    4

EDIT1：与一起使用DataFrame.xs，DataFrame.sort_index添加原始非选定的caolumns值Index.union和最后更改顺序DataFrame.reindex：

print (df)

  Column              a     

    col2 col1 col5 col1 col3

0      1    5    3    5    4

1      2    6    4    7    7

cols = (df.xs('Column', drop_level=False, axis=1, level=0)

          .sort_index(ascending=False, axis=1).columns)

print (cols)

MultiIndex([('Column', 'col5'),

            ('Column', 'col2'),

            ('Column', 'col1')],

           )

df = df.reindex(cols.union(df.columns, sort=False), axis=1)

print (df)

  Column              a     

    col5 col2 col1 col1 col3

0      3    1    5    5    4

1      4    2    6    7    7

Answer 2

我们还可以使用DataFrame.combine_first：

df3 = df1.combine_first(df2)