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向合并的数据帧添加子索引

是指在进行数据帧合并操作时,为合并后的数据帧添加额外的索引层级。这样做可以提供更多的维度来组织和访问数据,使数据的结构更加灵活和多样化。

添加子索引可以通过使用pandas库中的函数来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,使用pandas的merge()函数或concat()函数将需要合并的数据帧进行合并操作。merge()函数用于基于列的合并,而concat()函数用于基于行的合并。
  2. 在合并操作之后,可以使用set_index()函数为合并后的数据帧设置新的索引。set_index()函数可以接受一个或多个列名作为参数,用于创建新的索引层级。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 添加子索引
merged_df = merged_df.set_index(['A', 'C'])

print(merged_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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     B   D
A C       
1 7  4  10
2 8  5  11
3 9  6  12

在这个示例中,我们首先创建了两个数据帧df1和df2。然后使用concat()函数将它们按列进行合并,得到了合并后的数据帧merged_df。最后,使用set_index()函数为merged_df添加了子索引,其中'A'和'C'列成为了新的索引层级。

这样,我们就成功地向合并的数据帧添加了子索引。通过使用子索引,我们可以更方便地对数据进行分组、筛选和聚合操作,提高数据处理的灵活性和效率。

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