问题描述
是否有办法对(不同级别的)两个数据帧重新编制索引，以便它们在所有级别上共享一个公共索引？
演示：
创建名为‘A’的基本数据帧：
index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR'])
data = np.random.randint(1, 20, (5,5))
A = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=index)
创建名为‘B’的多索引数据帧：
np.random.seed(42)
midx1 = pd.MultiIndex.from_product([['Bank_1', 'Bank_2'],
['AUD','CAD','EUR']], names=['Bank', 'Curency'])
B = pd.DataFrame(np.random.randint(10,25,6), midx1)
B.columns = ['Notional']
基本df：
>>> Dataframe A:
AUD BRL CAD EUR INR
AUD 7 19 11 11 4
BRL 8 3 2 12 6
CAD 2 1 12 12 17
EUR 10 16 15 15 19
INR 12 3 5 19 7
多索引df：
>>> Dataframe B:
Notional
Bank Curency
Bank_1 AUD 16
CAD 13
EUR 22
Bank_2 AUD 24
CAD 20
EUR 17
目标是：
1)重新编制B的索引，使其货币级别包括A的索引中的每种货币。B将如下所示(请参阅BRL和INR，它们的理论值并不重要)： Notional
Bank Curency
Bank_1 AUD 16
CAD 13
EUR 22
BRL 0
INR 0
Bank_2 AUD 24
CAD 20
EUR 17
BRL 0
INR 0
AUD BRL CAD EUR INR
Bank_1 AUD 7 19 11 11 4
BRL 8 3 2 12 6
CAD 2 1 12 12 17
EUR 10 16 15 15 19
INR 12 3 5 19 7
Bank_2 AUD 7 19 11 11 4
BRL 8 3 2 12 6
CAD 2 1 12 12 17
EUR 10 16 15 15 19
INR 12 3 5 19 7
此应用程序将在大得多的数据帧上应用，因此我需要一种蟒蛇般的方法来完成此操作。
对于上下文，我最终希望将A和B相乘。我正在尝试重新索引以获得匹配的索引，因为这是一种简单的方法，可以将各种索引级别的数据帧相乘： Pandas multiply dataframes with multiindex and overlapping index levels谢谢您的帮助。
推荐答案
使用reindex获取B
B.reindex( pd.MultiIndex.from_product([B.index.levels[0],
A.index], names=['Bank', 'Curency']),fill_value=0)
Out[62]:
Notional
Bank Curency
Bank_1 AUD 16
BRL 0
CAD 13
EUR 22
INR 0
Bank_2 AUD 24
BRL 0
CAD 20
EUR 17
INR 0
使用concat获取A
pd.concat([A]*2,keys=B.index.levels[0])
Out[69]:
AUD BRL CAD EUR INR
Bank
Bank_1 AUD 10 5 10 14 1
BRL 17 1 14 10 8
CAD 3 7 3 15 2
EUR 17 1 15 2 16
INR 7 15 6 7 4
Bank_2 AUD 10 5 10 14 1
BRL 17 1 14 10 8
CAD 3 7 3 15 2
EUR 17 1 15 2 16
INR 7 15 6 7 4