如何从两个现有的单索引数据帧创建多索引数据帧？答案

【问题标题】：How to create a multiindex dataframe from two existing singleindex dataframes?如何从两个现有的单索引数据帧创建多索引数据帧？
【发布时间】：2019-08-11 10:23:03
【问题描述】：

我有两个要合并的数据框，并在合并期间进行乘法运算。两者之前都有一个索引，结果数据框应该有一个多索引：

位置数据

village   rainfall/year
namea     20
nameb     15
namec     30

和时间序列数据。

hour    share of yearly rainfall
0       50.00%
1       30.00%
2       20.00%

因此，我正在寻找以下数据框。

village     hour    rainfall
namea       0       10
            1       6
            2       4
nameb       0       7.5
            1       4.5
            2       3
namec       0       15
            1       9
            2       6

所以我不仅要合并它们，还要在合并过程中做一些计算。可悲的是，我不知道如何实现这一目标。我认为Multiindex from product 可能会有所帮助，但我还没有弄清楚如何。提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

您使用merge 和一个临时键来创建一个笛卡尔积，然后计算您的值，并设置_index。

df_out = df_loc.assign(key=1).merge(df_ts.assign(key=1)).drop('key', axis=1)
df_out['rainfall'] = df_out['rainfall/year'] * (df_out['share of yearly rainfall'].str.strip('%').astype(float) / 100)

df_out.set_index(['village','hour'])['rainfall']

输出：

village  hour
namea    0       10.0
         1        6.0
         2        4.0
nameb    0        7.5
         1        4.5
         2        3.0
namec    0       15.0
         1        9.0
         2        6.0
Name: rainfall, dtype: float64

或者要返回数据框而不是 pd.Series，请使用双括号：

df_out.set_index(['village','hour'])[['rainfall']]

输出：

              rainfall
village hour          
namea   0         10.0
        1          6.0
        2          4.0
nameb   0          7.5
        1          4.5
        2          3.0
namec   0         15.0
        1          9.0
        2          6.0

【讨论】：