使用pandas连接具有不同列的2个多索引数据帧

使用pandas连接具有不同列的两个多索引数据帧可以通过使用pd.concat()函数来实现。pd.concat()函数可以按照指定的轴（默认是行方向）将多个DataFrame连接起来。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个多索引数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('y', 'b'), ('z', 'c')], names=['Index1', 'Index2']))
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'd'), ('y', 'e'), ('z', 'f')], names=['Index1', 'Index2']))

# 使用pd.concat()函数连接两个多索引数据帧
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 打印连接后的结果
print(df_concat)

运行以上代码，会得到如下输出：

               A    B  C   D
Index1 Index2               
x      a      1  4.0  7  10
y      b      2  5.0  8  11
z      c      3  6.0  9  12
x      d      NaN  NaN  7  10
y      e      NaN  NaN  8  11
z      f      NaN  NaN  9  12

在这个例子中，df1和df2分别代表了两个具有不同列的多索引数据帧。pd.concat()函数将它们按照列方向（即axis=1）进行连接，生成了一个新的数据帧df_concat。连接后，df_concat的索引将包含两个原数据帧的索引，而列则是两个原数据帧的列的并集。如果某个原数据帧中没有对应的列，对应位置的值会用NaN填充。

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