通过索引和列合并/加入/附加两个带有 MultiIndex 列的 Pandas DataFrame

Question

我一直在用头撞桌子，不知道有没有办法，也许我正在尝试一些不可能的事情。

我有两个带有 MultiIndex 列（三个级别）和时间索引（单级）的 DataFrame。第一个是这样的：

border           a-b                 c-d
from               a         b         c
to                 b         a         d
2009-03-01 -0.778346 -0.928997       NaN
2009-03-02 -1.352559  1.247335       NaN
2009-03-03 -0.967939  0.432638       NaN
2009-03-04  0.786094 -2.209559       NaN
2009-03-05 -0.001338  1.084152       NaN
2009-03-06  1.163334       NaN       NaN
2009-03-07 -0.587593       NaN       NaN
2009-03-08  0.118469       NaN       NaN
2009-03-09       NaN       NaN -1.272959
2009-03-10       NaN       NaN -1.207129
2009-03-11       NaN       NaN  0.244019

我想在这个 DF 中添加以下内容：

border           a-b
from               a
to                 b
2009-03-09  1.243296
2009-03-10 -0.049870
2009-03-11  1.599999

同时考虑行和列索引。结果应该是：

border           a-b                 c-d
from               a         b         c
to                 b         a         d
2009-03-01 -0.778346 -0.928997       NaN
2009-03-02 -1.352559  1.247335       NaN
2009-03-03 -0.967939  0.432638       NaN
2009-03-04  0.786094 -2.209559       NaN
2009-03-05 -0.001338  1.084152       NaN
2009-03-06  1.163334       NaN       NaN
2009-03-07 -0.587593       NaN       NaN
2009-03-08  0.118469       NaN       NaN
2009-03-09  1.243296       NaN -1.272959
2009-03-10 -0.049870       NaN -1.207129
2009-03-11  1.599999       NaN  0.244019

我尝试了多种方法，包括使用 Merge 和 Join，但无法正常工作。

有什么想法吗？提前致谢。

附：如果有任何帮助，我可以发布用于生成上述两个 DF 的代码，但它有点长。但无论如何，我正在寻找一个通用的答案，列的确切名称或行的索引是无关紧要的（甚至可能是整数的索引）。

Answer 1

试试pandas.DataFrame.update

DataFrame.update(other, join='left', overwrite=True,
                 filter_func=None, raise_conflict=False)

使用传递的 DataFrame 中的非 NA 值修改 DataFrame。对齐索引