熊猫行多索引多列

Question

我有一个数据帧，其中包含一段时间内data来源的一些记录数据：

   t  min  max ... some_value
 0.0  0.0  0.0 ...        0.0
 5.0  0.0  2.4 ...        1.9
10.0  0.0  6.7 ...        4.6
 ...  ...  ... ...        ...

我还有一个数据框，其中包含有关源source的信息：

type location some_info
   A      loc      info

我现在想以一种易于添加的方式将source添加到data中，因为我拥有多个源的数据以及与该源相对应的访问信息到当前数据。 我的想法是以某种类似的方式对多索引执行此操作

                           data
                              t  min  max ... some_value
source
  type location some_info
     A      loc      info   0.0  0.0  0.0 ...        0.0
                            5.0  0.0  2.4 ...        1.9
                           10.0  0.0  6.7 ...        4.6
   ...      ...       ...   ...  ...  ... ...        ...

这可以通过简单的串联来完成吗？感觉比那还要棘手。

如果可能，我希望能够遍历包含来自多个源的数据的数据框中的源，如下所示：

for source in full_frame.index:
    source_data = full_frame[source,:]
    do_something(source_data)

如果这种方法看上去不必要地复杂，请告诉我。

编辑：更新了所需结果的外观

Answer 1

使用：

result = pd.concat([source, data], axis=1, join='outer', keys=['source', 'data'])

串联在两个DataFrame中都是按索引进行的。

如果一个DataFrame有一行，我添加了 join ='outer'以获得正确的行为 某些索引值，但第二个DataFrame没有。