Python: Unir dos DataFrames con el mismo prefijo de columna en los mismos índices.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 26, 2023 at 12:15 pm

   Para unir los dos dataframes en los mismos índices y crear un índice jerárquico de columnas, debe utilizar la función pd.concat() con el parámetro keys para especificar la jerarquía de las columnas:

   df = pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['price', 'weight'])
   

   Esto creará un nuevo dataframe df donde el primer nivel del índice de columna representa el precio o peso, y el segundo nivel representa la variable A o B. El parámetro axis=1 especifica que los dataframes deben concatenarse horizontalmente (es decir, basado en sus columnas), y el parámetro keys=['price', 'weight'] especifica los nombres de los nuevos niveles de columnas.

   Luego, puede acceder a las columnas con el índice jerárquico de la siguiente manera:

   df['price']['A']   # devuelve la columna 'A_price'
   df['weight']['B']  # devuelve la columna 'B_weight'
   

   Esto le daría la siguiente salida:

       A    B  
   price   10   20
   weight  0.1  0.2
   
       A     B  
   price   12   21
   weight  0.12 0.21
   

   Para reorganizar las columnas como se muestra en la salida deseada, puede utilizar los métodos .swaplevel() y .sort_index():

   df = df.swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)
   

   Esto cambiará el orden de los niveles de las columnas para que el primer nivel represente la variable A o B, y el segundo nivel represente el precio o peso. El método .sort_index() ordena el índice de las columnas en orden ascendente.

   Finalmente, puede acceder a las columnas con el índice reorganizado de la siguiente manera:

   df['A']['price']   # devuelve la columna 'A_price'
   df['B']['weight']  # devuelve la columna 'B_weight'
   

   Esto le daría la salida deseada:

            A              B         
         price weight   price weight
   01-01  10   0.10     20    0.20
   01-02  12   0.12     21    0.21
   

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