如何在pandas中合并多索引(名称，日期)和列日期，同时保持多索引？

在pandas中，可以使用merge函数来合并多个索引和列日期，并保持多索引的结构。

假设我们有两个DataFrame，一个是按照名称和日期进行索引的df1，另一个是按照日期进行索引的df2。我们想要将df2的日期列合并到df1中，并保持多索引的结构。

首先，我们需要确保df1和df2的索引和列都是正确的数据类型。如果不是，可以使用set_index函数将列设置为索引。

df1 = df1.set_index(['名称', '日期'])
df2 = df2.set_index('日期')

接下来，我们可以使用merge函数将df2的日期列合并到df1中。需要注意的是，我们需要指定left_index=True和right_index=True来使用索引进行合并。

df_merged = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)

最后，我们可以使用reset_index函数将多索引转换回列。

df_merged = df_merged.reset_index()

这样，我们就成功地在pandas中合并了多索引和列日期，并保持了多索引的结构。

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