панды Concat DataFrames - сохранить первоначальный порядок индекса

Question

Я пытаюсь Concat два dataframes:

df2: 
CU Pmt 2017-02-01 
h b  15 
h d  12 
h a  13 

и DF1:

CU Pmt 'Total/Max/Min' 
h b  20 
h d  23 
h a  22 
a b  16 
a d  13 
a a  14 

таким образом, что DF3:

CU Pmt 2017-02-01 2017-02-02 
h b  15   20 
h d  12   23 
h a  13   22 
a b  NaN   16 
a d  NaN   13 
a a  Nan   14 

Я используя мультииндекс индекса_col = [0,1] для обоих

Это то, что у меня есть:

date = '2017-02-02' 
df1 = pd.read_csv(r'Data\2017-02\2017-02-02\Aggregated\Aggregated_Daily_All.csv', usecols=['CU', 'Parameters', 'Total/Max/Min'], index_col =[0,1]) 
df1 = df1.rename(columns = {'Total/Max/Min':date}) 

df2 = pd.read_csv(r'Data\2017-02\MonthlyData\February2017.csv', index_col = [0,1]) 
df3 = pd.concat([df2, df1], axis=1) 
df3.to_csv(r'Data\2017-02\MonthlyData\February2017.csv') 

Однако DF3 выходит как:

CU Pmt 2017-02-01 2017-02-02 
a a  NaN   14 
a b  NaN   16 
a d  Nan   13 
h a  13   22 
h b  15   20 
h d  12   23 

который имеет CU и Pmt (два индекса столбцов) в алфавитном порядке. Как можно сохранить первоначальный порядок, так что для всех новых индексов, добавленных для новой даты, они добавляются внизу?

Answer 1

Вы можете попробовать reindex, если значения df1.index содержит значения df2.index:

df3 = pd.concat([df2, df1], axis=1).reindex(df1.index) 
print (df3) 
     2017-02-01 'Total/Max/Min' 
CU Pmt        
h b   15.0    20 
    d   12.0    23 
    a   13.0    22 
a b   NaN    16 
    d   NaN    13 
    a   NaN    14