我在连接一个具有2个级别的MultiIndex DataFrames列表和添加第三个级别的DataFrames来区分它们时遇到了问题。
举个例子，我有以下输入数据，所以 df1 & df2 有同一个标签的数据。
import pandas as pd
import numpy as np
# Input data
start = '2020-01-01 00:00+00:00'
end = '2020-01-01 02:00+00:00'
pr1h = pd.period_range(start=start, end=end, freq='1h')
midx1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('Sup',1),('Sup',2),('Inf',1),('Inf',2)], names=['Data','Position'])
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), index=pr1h, columns=midx1)
df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), index=pr1h, columns=midx1)
midx2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('Sup',3),('Inf',3)], names=['Data','Position'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(3,2), index=pr1h, columns=midx2)
df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(3,2), index=pr1h, columns=midx2)
所以 df1 & df2 有同一个标签的数据。1h 虽然它们有相同的列名，在 Data 级别，它们的列名不一样，在 Position 级别。
df1
Data Sup Inf
Position 1 2 1 2
2020-01-01 00:00 0.660795 0.538452 0.861801 0.502479
2020-01-01 01:00 0.205806 0.847124 0.474861 0.906546
2020-01-01 02:00 0.681480 0.479512 0.631771 0.961844
df2
Data Sup Inf
Position 3 3
2020-01-01 00:00 0.758533 0.672899
2020-01-01 01:00 0.096463 0.304843
2020-01-01 02:00 0.080504 0.990310
现在，df3和df4遵循相同的逻辑和相同的列名。为了区别于df1 & df2，我想使用不同的标签。2h 比如说。
我想添加这第三层名为 Period 呼叫期间 pd.concat. 为此，我正尝试使用 keys 中的参数 pd.concat(). 我尝试了以下代码。
df_list = [df1, df2, df3, df4]
period_list = ['1h', '1h', '2h', '2h']
concatenated = pd.concat(df_list, keys=period_list, names=('Period', 'Data', 'Position'), axis=1)
但这引起了以下错误。
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'slice'
請問，有沒有什麼正確的方法可以解決這個問題？
我感谢你的帮助。Bests,
EDIT 0505
按照要求，这里是所需的结果（直接从给出的答案中复制。从给出的答案中得到的结果就是我想要的结果）。)
Period 1h \
Data Sup Inf Sup Inf
Position 1 2 1 2 3 3
2020-01-01 00:00 0.309778 0.597582 0.872392 0.983021 0.659965 0.214953
2020-01-01 01:00 0.467403 0.875744 0.296069 0.131291 0.203047 0.382865
2020-01-01 02:00 0.842818 0.659036 0.595440 0.436354 0.224873 0.114649
Period 2h
Data Sup Inf Sup Inf
Position 1 2 1 2 3 3
2020-01-01 00:00 0.356250 0.587131 0.149471 0.171239 0.583017 0.232641
2020-01-01 01:00 0.397165 0.637952 0.372520 0.002407 0.556518 0.523811
2020-01-01 02:00 0.548816 0.126972 0.079793 0.235039 0.350958 0.705332
一个快速的解决方法是在以下数据中使用不同的名称 period_list 和 rename 紧接着 concat. 类似的。
df_list = [df1, df2, df3, df4]
period_list = ['1h_a', '1h_b', '2h_a', '2h_b']
concatenated = pd.concat(df_list,
keys=period_list,
names=('Period', 'Data', 'Position'),
axis=1)\
.rename(columns={col:col.split('_')[0] for col in period_list},
level='Period')
print (concatenated)
Period 1h \
Data Sup Inf Sup Inf
Position 1 2 1 2 3 3
2020-01-01 00:00 0.309778 0.597582 0.872392 0.983021 0.659965 0.214953
2020-01-01 01:00 0.467403 0.875744 0.296069 0.131291 0.203047 0.382865
2020-01-01 02:00 0.842818 0.659036 0.595440 0.436354 0.224873 0.114649
Period 2h
Data Sup Inf Sup Inf
Position 1 2 1 2 3 3
2020-01-01 00:00 0.356250 0.587131 0.149471 0.171239 0.583017 0.232641
2020-01-01 01:00 0.397165 0.637952 0.372520 0.002407 0.556518 0.523811
2020-01-01 02:00 0.548816 0.126972 0.079793 0.235039 0.350958 0.705332
编辑：因为速度问题，似乎重命名很慢，所以你可以做。
concatenated = pd.concat(df_list,
keys=period_list,
axis=1)
concatenated.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(col[0].split('_')[0], col[1], col[2])
for col in concatenated.columns],
names=('Period', 'Data', 'Position'), )
考虑一个内部 concat 然后在类似的数据帧上运行最后的 concat 要把所有的人绑在一起。
concatenated = pd.concat([pd.concat([df1, df2], axis=1),
pd.concat([df3, df4], axis=1)],
keys = ['1h', '2h'],
names=('Period', 'Data', 'Position'),
axis=1)
print(concatenated)
Period 1h \
Data Sup Inf Sup Inf
Position 1 2 1 2 3 3
2020-01-01 00:00 0.189802 0.675083 0.624484 0.781774 0.453101 0.224525
2020-01-01 01:00 0.249818 0.829180 0.190488 0.923107 0.495873 0.278201
2020-01-01 02:00 0.602634 0.494915 0.612672 0.903609 0.426809 0.248981
Period 2h
Data Sup Inf Sup Inf
Position 1 2 1 2 3 3
2020-01-01 00:00 0.746499 0.385714 0.008561 0.961152 0.988231 0.897454
2020-01-01 01:00 0.643730 0.365023 0.812249 0.291733 0.045417 0.414968
2020-01-01 02:00 0.887567 0.680102 0.978388 0.018501 0.695866 0.679730