合并具有非唯一索引的多个数据帧

Question

给定两个具有非唯一索引和多维列的df：

ars公司：

           arsenal   arsenal   arsenal   arsenal
NaN             B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      26.0
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN
2015-04-13    26.0      26.0      23.0       NaN
2015-04-13    22.0      21.0      19.0       NaN

车：

           chelsea   chelsea   chelsea   chelsea
NaN             B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      1.01
2015-04-14    1.02       NaN       NaN       NaN
2015-04-14     NaN      1.05       NaN       NaN

这里是csv格式

,arsenal,arsenal,arsenal,arsenal
,B3,SK,BX,BY
2015-04-15,,,,26.0
2015-04-14,,,,
2015-04-13,26.0,26.0,23.0,
2015-04-13,22.0,21.0,19.0,

---

,chelsea,chelsea,chelsea,chelsea
,B3,SK,BX,BY
2015-04-15,,,,1.01
2015-04-14,1.02,,,
2015-04-14,,1.05,,

我想连接/合并它们，类似于外部连接，这样就不会删除行。

我希望输出为：

            arsenal  arsenal   arsenal   arsenal chelsea   chelsea   chelsea   chelsea
NaN             B3        SK        BX        BY      B3        SK        BX        BY
2015-04-15     NaN       NaN       NaN      26.0     NaN       NaN       NaN      1.01
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN    1.02       NaN       NaN       NaN
2015-04-14     NaN       NaN       NaN       NaN     NaN      1.05       NaN       NaN
2015-04-13    26.0      26.0      23.0       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN
2015-04-13    22.0      21.0      19.0       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN

据我所知，没有一个pandas工具可以工作：merge，join，concat。merge的外部连接提供了一个点积，这不是我想要的，而concat不能处理非唯一索引。

你知道怎样才能做到这一点吗？

注意：数据帧的长度不会相同。

Answer 1

我已经设法用pandas的concat方法对它进行了排序。

首先，我们需要添加一个多索引级别，使其成为唯一的：

ars = pd.read_csv("ars.csv", index_col=[0], header=[0,1])
che = pd.read_csv("che.csv", index_col=[0], header=[0,1])

ars.index.name = "date"
ars["num"] = range(0, len(ars.index))
ars = ars.set_index("num", append=True)

che.index.name = "date"
che["num"] = range(0, len(che.index))
che = che.set_index("num", append=True)

现在我们可以使用concat：

df = pd.concat([ars, che], axis=1)
df = df.reset_index()
df = df.sort_index(by=["date", "num"], ascending=[False, True])
df = df.set_index(["date", "num"])
df.index = df.index.droplevel(1)

输出：

                arsenal             chelsea                
                B3  SK  BX  BY      B3    SK  BX    BY
date                                                  
2015-04-15     NaN NaN NaN  26     NaN   NaN NaN  1.01
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN    1.02   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN     NaN  1.05 NaN   NaN
2015-04-13      26  26  23 NaN     NaN   NaN NaN   NaN
2015-04-13      22  21  19 NaN     NaN   NaN NaN   NaN

Answer 2

您要使用on='outer'参数来表示join（test1.csv和test2.csv是您提供的文件）：

df1 = pd.read_csv('test1.csv', index_col=0, header=[0,1])
df2 = pd.read_csv('test2.csv', index_col=0, header=[0,1])

df = df1.join(df2, how='outer')

这就是我得到的结果：

           arsenal             chelsea  
                B3  SK  BX  BY      B3    SK  BX    BY
2015-04-13      26  26  23 NaN     NaN   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN    1.02   NaN NaN   NaN
2015-04-14     NaN NaN NaN NaN     NaN  1.05 NaN   NaN
2015-04-15     NaN NaN NaN  26     NaN   NaN NaN  1.01