Pandas:在多索引数据帧之上按索引添加单索引数据帧

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。在Pandas中，数据可以以多种形式存储，其中最常用的是数据帧（DataFrame）。

数据帧是Pandas中最重要的数据结构之一，它类似于Excel中的表格，由行和列组成。数据帧可以包含多个索引，这些索引可以是单索引或多级索引。在多索引数据帧中，每个索引级别都可以有自己的标签，用于对数据进行更细粒度的分类和组织。

要在多索引数据帧上按索引添加单索引数据帧，可以使用Pandas提供的concat函数。concat函数可以将多个数据帧按照指定的轴进行连接，其中轴可以是行轴（axis=0）或列轴（axis=1）。在这种情况下，我们需要按行轴连接单索引数据帧到多索引数据帧上。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建多索引数据帧
multi_index_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[['a', 'a', 'b'], [1, 2, 1]])

# 创建单索引数据帧
single_index_df = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]}, index=['c', 'd', 'e'])

# 按索引添加单索引数据帧到多索引数据帧上
result = pd.concat([multi_index_df, single_index_df])

print(result)

输出结果如下：

     A    B    C
a 1  1.0  4.0  NaN
  2  2.0  5.0  NaN
b 1  3.0  6.0  NaN
c   NaN  NaN  7.0
d   NaN  NaN  8.0
e   NaN  NaN  9.0

在这个示例中，我们首先创建了一个多索引数据帧multi_index_df和一个单索引数据帧single_index_df。然后，使用concat函数将单索引数据帧按行轴连接到多索引数据帧上，得到了一个新的数据帧result。可以看到，新的数据帧中，多索引数据帧的索引级别保持不变，而单索引数据帧的索引被添加为新的索引级别。

对于Pandas的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的Pandas产品介绍页面：Pandas产品介绍。