İki Panda veri çerçevesini birleştirir/birleştirir. Birinin düzeylerini diğer

Question

diziniyle eşleştirin İki panda veri kümesine katılmaya çalışıyorum; Soldaki, bir multi-endeksi vardır ve doğru olan sadece bir düz vanilya veri ağıdır. Sağ veri çerçevesinin indeksine sol veri çerçevesinin düzeylerinden birine katılmak istiyorum.

  Age 
Boys   
     Sam 21 
     John 22 
Girls   
     Lisa 23 

ve

 Points 
John  1 
Lisa  2 
Sam  3 

Ben bu ile bitirmek istiyorum: çözdüm çıkma yöntemi

  Age Points 
Boys     
     Sam 21  3 
     John 22  1 
Girls     
     Lisa 23  2 

şöyle Örneğin aşağıdaki örneği varsa Ben sadece daha basit bir yolu olup olmadığını merak ediyorum

In[2]: import pandas as pd 
In[3]: idx = pd.MultiIndex(levels=[['Boys', 'Girls', ''],['Sam', 'John', 'Lisa', '']], labels=[[0,2,2,1,2],[3,0,1,3,2]]) 
df1 = pd.DataFrame({'Age':['',21,22,'',23]}, index=idx) 
df2 = pd.DataFrame({'Points':[1, 2, 3]}, index=['John','Lisa','Sam']) 

In[4]: df1 
Out[4]: 
      Age 
Boys   
     Sam 21 
     John 22 
Girls   
     Lisa 23 

In[5]: df2 
Out[5]: 
     Points 
John  1 
Lisa  2 
Sam  3 

Ben sonra bir çok indeksi vererek doğru dataframe "dönüştüren" Bu döngü yazılı ve değerler uygun şimdi onlara

out = df1.join(temp) 
out 
Out[6]: 
      Age Points 
Boys     
     Sam 21  3 
     John 22  1 
Girls     
     Lisa 23  2 

Answer 1

adı endeksleri katılabilir

lvl = df1.index.levels[1] 
lbl = df1.index.labels[1] 
y = df2.iloc[:,0].values.tolist() 
z=[] 
for x in [lvl[k] for k in lbl]: 
    try: 
     idx = df2.index.tolist().index(x) 
    except ValueError as e: 
     z.append('') 
    else: 
     z.append(y[idx]) 

temp=pd.DataFrame(index=df1.index) 
temp['Points'] = z 

yeniden düzenlenmiş olması - Şimdi oldukça kolay olabilir katılma

In [72]: df1 
Out[72]: 
      Age 
sex name 
Boys 
     Sam 21 
     John 22 
Girls 
     Lisa 23 

In [73]: df1.index.names=['sex','name'] 

In [74]: df2.index.name = 'name' 

: o veri çerçeveleri katılmak için nasıl anlamak için pandalar yardımcı olacaktır

In [75]: df1.join(df2) 
Out[75]: 
      Age Points 
sex name 
Boys    NaN 
     Sam 21  3 
     John 22  1 
Girls    NaN 
     Lisa 23  2 

PS NaN'ler - çok zarif Bu senin boş satırlar