我有两个pandas数据框,它们的索引和列名(不一定)相同。
我可以将它们连接在一起并分配后缀。
有没有办法将两个原始数据框合并成所需的数据框?
>>> df_L = pd.DataFrame({'X': [1, 3],
'Y': [5, 7]})
>>> df_R = pd.DataFrame({'X': [2, 4],
'Y': [6, 8]})
我可以将它们连接在一起并分配后缀。
>>> df_L.join(df_R, lsuffix='_L', rsuffix='_R')
X_L Y_L X_R Y_R
0 1 5 2 6
1 3 7 4 8
但是我想要在“X”和“Y”下都创建'L'和'R'子列。
期望的DataFrame如下所示:
>>> pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_product([['X', 'Y'], ['L', 'R']]),
data=[[1, 5, 2, 6],
[3, 7, 4, 8]])
X Y
L R L R
0 1 5 2 6
1 3 7 4 8
有没有办法将两个原始数据框合并成所需的数据框?