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パンダのマルチインデックスがどのように機能するかを理解するのに問題があります。具体的には：

  1. 異なるインデックスレベルの2つのデータフレームを（行ごとに）マージする方法
  2. データフレームのインデックスレベルを変更するにはどうすればよいですか

前の質問の例を使用して：

d1 = pd.DataFrame( {'StudentID':    ["x1", "x10", "x2","x3", "x4", "x5", "x6",   "x7", "x8", "x9"],
 'StudentGender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],
 'ExamenYear': ['2007','2007','2007','2008','2008','2008','2008','2009','2009','2009'],
 'Exam': ['algebra', 'stats', 'bio', 'algebra', 'algebra', 'stats', 'stats', 'algebra', 'bio', 'bio'],
 'Participated': ['no','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','yes','yes'],
 'Passed': ['no','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','no','yes']},
 columns = ['StudentID', 'StudentGender', 'ExamenYear', 'Exam', 'Participated', 'Passed'])

2つのデータセットを計算します

def ZahlOccurence_0(x):
     return pd.Series({'All': len(x['StudentID']),
                   'Part': sum(x['Participated'] == 'yes'),
                   'Pass' :  sum(x['Passed'] == 'yes')})
t1 = d1.groupby(['ExamenYear', 'Exam']).apply(ZahlOccurence_0)   
t2 = d1.groupby('ExamenYear').apply(ZahlOccurence_0)

t1とt2を行でマージするにはどうすればよいですか？

print t1
                    All  Part  Pass
ExamenYear Exam                    
2007       algebra    1     0     0
           bio        1     1     1
           stats      1     1     1
2008       algebra    2     1     1
           stats      2     2     2
2009       algebra    1     1     1
           bio        2     2     1

print t2 

            All  Part  Pass
ExamenYear                 
2007          3     2     2
2008          4     3     3
2009          3     3     2

私は以下を試しました

t2 = t2.set_index([t2.index, np.array(['tot']* 3)], append = False)

しかし

 pd.concat(t1,t2)

エラーが発生します

ValueError：DataFrameでbool（）を呼び出すことはできません。

私が間違っていることは何ですか？

前もって感謝します

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@DSMが指摘したように、DataFrameオブジェクトはリストに含まれている必要があります

pd.concat([t1, t2])

私はあなたと同じような計算をしなければなりません。これが私の好みの方法です

t2['Exam'] = 'tot'
            All  Part  Pass Exam
ExamenYear
2007          3     2     2  tot
2008          4     3     3  tot
2009          3     3     2  tot

pd.concat([t1.reset_index(),t2.reset_index()], ignore_index=True)

   All     Exam ExamenYear  Part  Pass
0    1  algebra       2007     0     0
1    1      bio       2007     1     1
2    1    stats       2007     1     1
3    2  algebra       2008     1     1
4    2    stats       2008     2     2
5    1  algebra       2009     1     1
6    2      bio       2009     2     1
7    3      tot       2007     2     2
8    4      tot       2008     3     3
9    3      tot       2009     3     2
于 2013-03-27T13:44:23.093 に答える