因此，基本上，我试图在Jupyter笔记本中连接两个数据框，然后首先将每个数据框的索引设置为日期。当我执行此操作时，似乎获得了带有“ 3_mo”类别的多维索引。我必须以某种方式对此进行更改吗？
一旦两个数据帧都被格式化并具有相同的索引维度，那么我应该能够只使用.concat([df1, df2])对吗？
数据帧1：
Date 3_Mo
0 1990-01-02 7.83
1 1990-01-03 7.89
2 1990-01-04 7.84
3 1990-01-05 7.79
4 1990-01-08 7.79
数据框2：
Date 3_MO
0 1990-01-02 8.375
1 1990-01-03 8.375
2 1990-01-04 8.375
3 1990-01-05 8.375
4 1990-01-08 8.375
set_index('Date')之后的数据帧1：
3_Mo
Date
1990-01-02 7.83
1990-01-03 7.89
1990-01-04 7.84
1990-01-05 7.79
1990-01-08 7.79
目标格式：如何获得此目标？
MDW ORD
2000-01-01 4384.0 22474.0
2000-02-01 4185.0 21607.0
2000-03-01 4671.0 24535.0
2000-04-01 4419.0 23108.0
2000-05-01 4552.0 23292.0
我想拥有它，所以我只有一个行索引和一个列索引。
答案 0 :(得分：0)
要摆脱多重索引，请使用.reset_index()对象的DataFrame方法。
答案 1 :(得分：0)
您可以使用df.reset_index(inplace=True)对现有数据框本身进行更改。
