我有两个数据框,类似于这样:
import pandas as pd
dates = pd.Index(['2016-10-03', '2016-10-04', '2016-10-05'], name='Date')
close = pd.DataFrame( {'AAPL': [112.52, 113., 113.05],
'CSCO': [ 31.5, 31.35, 31.59 ],
'MSFT': [ 57.42, 57.24, 57.64 ] }, index = dates )
volume= pd.DataFrame( {'AAPL': [21701800, 29736800, 21453100] ,
'CSCO': [14070500, 18460400, 11808600] ,
'MSFT': [19189500, 20085900, 16726400] }, index = dates )
以下是DataFrame 'close'的输出结果:
AAPL CSCO MSFT
Date
2016-10-03 112.52 31.50 57.42
2016-10-04 113.00 31.35 57.24
2016-10-05 113.05 31.59 57.64
而 DataFrame 'volume' 的输出如下所示:
AAPL CSCO MSFT
Date
2016-10-03 21701800 14070500 19189500
2016-10-04 29736800 18460400 20085900
2016-10-05 21453100 11808600 16726400
我希望将这两个DataFrame合并成一个带有MultiIndex COLUMNS的单个DataFrame,使其看起来像这样:
我想将这两个数据框组合成一个具有多级索引列的数据框,使其看起来像这样:
AAPL CSCO MSFT
Close Volume Close Volume Close Volume
Date
2016-10-03 112.52 21701800 31.50 14070500 57.42 19189500
2016-10-04 113.00 29736800 31.35 18460400 57.24 20085900
2016-10-05 113.05 21453100 31.59 11808600 57.64 16726400
有没有人能给我提供一个如何做到这一点的想法?我一直在尝试使用pd.concat和pd.merge,但是我不清楚如何使它们在日期索引上对齐,并允许我为子索引(“Close”和“Volume”)在列上提供名称。