我有兩個(gè)多級(jí)索引數(shù)據(jù)框。當(dāng)我連接它們時(shí)，同名列會(huì)重復(fù)。df1Column col1 col2 1 3 2 4我想將它與另一個(gè) df 合并，df2Column col3 5 6當(dāng)我合并兩者時(shí)pd.concat([df1, df2], axis=1)結(jié)果來(lái)了：Column Column col1 col2 col3 1 3 5 2 4 6我想要得到的是：Column col1 col2 col3 1 3 5 2 4 6任何幫助將非常感激。謝謝
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pd.concat([df1, df2], axis=1).sort_index(axis=1)
編輯：
print (df1)
Column
col5 col2
0 1 3
1 2 4
print (df2)
Column
col1
0 5
1 6
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
c = df.columns.tolist()
df = df.reindex(c[:1] + sorted(c[1:]), axis=1)
print (df)
Column
col5 col1 col2
0 1 5 3
1 2 6 4
EDIT1：與一起使用DataFrame.xs，DataFrame.sort_index添加原始非選定的caolumns值Index.union和最后更改順序DataFrame.reindex：
print (df)
Column a
col2 col1 col5 col1 col3
0 1 5 3 5 4
1 2 6 4 7 7
cols = (df.xs('Column', drop_level=False, axis=1, level=0)
.sort_index(ascending=False, axis=1).columns)
print (cols)
MultiIndex([('Column', 'col5'),
('Column', 'col2'),
('Column', 'col1')],
)
df = df.reindex(cols.union(df.columns, sort=False), axis=1)
print (df)
Column a
col5 col2 col1 col1 col3
0 3 1 5 5 4
1 4 2 6 7 7
慕田峪4524236
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