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online - python/pandas: ¿cómo combinar dos marcos de datos en uno con un índice de columna jerárquico?



pandas python tutorial español pdf (1)

Este es un ejemplo de documento: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#more-concatenating-with-group-keys

In [9]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2),columns=list(''AB''),index=pd.date_range(''20000101'',periods=3)) In [10]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2),columns=list(''AB''),index=pd.date_range(''20000101'',periods=3)) In [11]: df1 Out[11]: A B 2000-01-01 0.129994 1.189608 2000-01-02 -1.126812 1.087617 2000-01-03 -0.930070 0.253098 In [12]: df2 Out[12]: A B 2000-01-01 0.535700 -0.769533 2000-01-02 -1.698531 -0.456667 2000-01-03 0.451622 -1.500175 In [13]: pd.concat(dict(df1 = df1, df2 = df2),axis=1) Out[13]: df1 df2 A B A B 2000-01-01 0.129994 1.189608 0.535700 -0.769533 2000-01-02 -1.126812 1.087617 -1.698531 -0.456667 2000-01-03 -0.930070 0.253098 0.451622 -1.500175

Tengo dos marcos de datos que se parecen a esto:

>>> df1 A B 2000-01-01 1.4 1.4 2000-01-02 1.7 -1.9 2000-01-03 -0.2 -0.8 >>> df2 A B 2000-01-01 0.6 -0.3 2000-01-02 -0.4 0.6 2000-01-03 1.1 -1.0

¿Cómo puedo hacer un marco de datos de estos dos con el índice de columna jerárquico como abajo?

df1 df2 A B A B 2000-01-01 1.4 1.4 0.6 -0.3 2000-01-02 1.7 -1.9 -0.4 0.6 2000-01-03 -0.2 -0.8 1.1 -1.0