如何重新索引MultiIndex数据

Question

是否有一种方法可以重新索引两个数据(不同级别)，以便它们在所有级别上共享一个公共索引？

演示：

创建一个名为“A”的基本Dataframe：

index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR'])
data = np.random.randint(1, 20, (5,5))
A = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=index)  

创建一个名为‘B’的MultiIndex Dataframe：

np.random.seed(42)
midx1 = pd.MultiIndex.from_product([['Bank_1', 'Bank_2'], 
['AUD','CAD','EUR']], names=['Bank', 'Curency'])
B = pd.DataFrame(np.random.randint(10,25,6), midx1)
B.columns = ['Notional']

基本DF：

>>> Dataframe A:

        AUD     BRL     CAD     EUR     INR
AUD     7       19      11      11      4
BRL     8       3       2       12      6
CAD     2       1       12      12      17
EUR     10      16      15      15      19
INR     12      3       5       19      7

MultiIndex DF：

>>> Dataframe B:

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17

目标是：

1)重新索引B，使其货币水平包括A的指数中的每一种货币。B则如下所示(包括BRL和INR，它们的名义值并不重要)：

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
        BRL         0
        INR         0
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17
        BRL         0
        INR         0

2)重新索引A，使其从B指数的第一级中包含每个银行。然后A看起来是这样的：

               AUD      BRL     CAD     EUR     INR
Bank_1  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7
Bank_2  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7

这方面的应用将是在更大的数据，所以我需要一种pythonic的方式来做到这一点。

对于上下文，我最终希望将A和B相乘。我试图重新编制索引以获得匹配的索引，因为这是一种将不同索引级别的数据相乘的干净方法：Pandas multiply dataframes with multiindex and overlapping index levels

谢谢你的帮助。

Answer 1

使用reindex获取B

B.reindex( pd.MultiIndex.from_product([B.index.levels[0], 
A.index], names=['Bank', 'Curency']),fill_value=0)

Out[62]: 
                Notional
Bank   Curency          
Bank_1 AUD            16
       BRL             0
       CAD            13
       EUR            22
       INR             0
Bank_2 AUD            24
       BRL             0
       CAD            20
       EUR            17
       INR             0

使用concat获取A

pd.concat([A]*2,keys=B.index.levels[0])
Out[69]: 
            AUD  BRL  CAD  EUR  INR
Bank                               
Bank_1 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4
Bank_2 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4