Python / Pandas：连接两个具有多索引的数据帧

Question

我有两个具有相同索引和列的数据框。 (x, y)

>>> x
    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1

>>> y
    A   B
0  A2  B2
1  A3  B3

我发现了如何连接两个具有多索引的数据帧，如下所示。 (z)

>>> z = pd.concat([x, y], keys=['x', 'y'], axis=1)
>>> z
    x       y
    A   B   A   B
0  A0  B0  A2  B2
1  A1  B1  A3  B3

但我想制作以下格式的数据框（目标）

>>> target
    A       B
    x   y   x   y
0  A0  A2  B0  B2
1  A1  A3  B1  B3

我有两个问题

1. 有没有直接从 x, y 获取“目标”数据帧的好方法？
2. 有没有一种通过更改列级别从 z 获取“目标”数据框的好方法？

感谢您考虑我的问题。

Answer 1

将swaplevel 与sort_index 一起使用：

z = pd.concat([x, y], keys=['x', 'y'], axis=1).swaplevel(0,1, axis=1).sort_index(axis=1)
print (z)
    A       B    
    x   y   x   y
0  A0  A2  B0  B2
1  A1  A3  B1  B3

对于另一个答案，可以为键定义dictionary of DataFrames：

z = pd.concat({'x':x, 'y':y}, axis=1).swaplevel(0,1, axis=1).sort_index(axis=1)

Answer 2

我最近才学reorder_levels:-)

pd.concat([x,y],keys=['x','y'],axis=1).reorder_levels([1,0],axis=1).sort_index(axis=1)
Out[449]: 
    A       B    
    x   y   x   y
0  A0  A2  B0  B2
1  A1  A3  B1  B3