熊猫与多索引列合并，但单索引索引

Question

我正在使用 Python 3.8.6 和 pandas 版本 1.2.4

我想用这个数据框对前面的行进行自连接：

            bar   
            one  
index                                                                                
0      0.238307 
1      0.610819 

所以我在进行 pandas 合并之前准备好数据框

“左”合并数据如下所示：

        bar   
        one  
0  0.238307  
1  0.610819 

“正确”的合并数据如下所示：

        bar   index1
        one         
0  0.238307      1
1  0.610819      2

现在我试试这个合并：

pd.merge(left, right, left_index=True, right_on=('index1',''), suffixes=('_n','_p'))

它会抛出一个ValueError: len(right_on) must equal the number of levels in index of "left"

对我来说，这毫无意义。重要的是 ('index1,'') 的值与 left.index 相当

我错过了什么？

我还尝试了以下方法： 离开

  index       bar  
              one  
0     0  0.972453 
1     1  0.278209 

正确

        bar  index1
        one         
0  0.972453      1
1  0.278209      2

合并表达式

pd.merge(left,right,left_on=('index',''),right_on=('index1',''),suffixes=('_n','_p'))

错误

 raise KeyError(key)
KeyError: ''

注意

left.loc[:,('index','')]
0    0
1    1
2    2
right.loc[:,('index1','')]
0    1
1    2
2    3

再说一遍，有些问题我不明白

谢谢 马丁

Answer 1

我发现的答案是：

left=left.set_index(('index',''))
right=right.set_index(('index1',''))
dfJoined=pd.merge(left,right,left_index=True,right_index=True,suffixes=('_n','_p'))

生产

      bar_n     bar_p     
        one       one
1  1.719833 -0.540152 #different random numbers from question above

Answer 2

是不是如你所愿：

>>> pd.merge(dfL, dfR, left_index=True, right_on='index1', suffixes=('_n','_p'))

      bar_n     bar_p index1
        one       one
0  0.610819  0.238307      1

来自mergedocumentation： 如果是MultiIndex，则另一个DataFrame中的键数（索引或列数）必须与级别数匹配。