概要

MultiIndexを使用したデータフレームでpandas.DataFrame.joinを実行する際に気をつけるべきことを記します。

準備

# 必要なモジュールをインポート
import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame()
df["name"] = ["hoge"] * 6 + ["fuga"] * 6
df["year"] = (["2017"] * 2 + ["2018"] * 2 + ["2019"] * 2) * 2
df["season"] = ["summer", "winter"] * 6
df["height"] = [160, 161, 163, 166, 168, 169, 180, 180, 181, 181, 182, 183]
df["weight"] = [50, 52, 52, 55, 54, 56, 70, 72, 73, 75, 75, 78]
df

	name	year	season	height	weight
0	hoge	2017	summer	160	50
1	hoge	2017	winter	161	52
2	hoge	2018	summer	163	52
3	hoge	2018	winter	166	55
4	hoge	2019	summer	168	54
5	hoge	2019	winter	169	56
6	fuga	2017	summer	180	70
7	fuga	2017	winter	180	72
8	fuga	2018	summer	181	73
9	fuga	2018	winter	181	75
10	fuga	2019	summer	182	75
11	fuga	2019	winter	183	78

MultiIndexを設定

"name", "year", "season"をMultiIndexに持ち、"height"をカラムに持つデータフレームを作成します。

df1 = df.set_index(["name", "year", "season"])[['height']]
df1

			height
name	year	season
hoge	2017	summer	160
	2017	winter	161
	2018	summer	163
	2018	winter	166
	2019	summer	168
	2019	winter	169
fuga	2017	summer	180
	2017	winter	180
	2018	summer	181
	2018	winter	181
	2019	summer	182
	2019	winter	183

次に、MultiIndexの順番を"name"->"season"->"year"に変え、"weight"をカラムに持つデータフレームを作成します。

df2 = df.set_index(["name", "season", "year"])[['weight']]
df2

			weight
name	season	year
hoge	summer	2017	50
	winter	2017	52
	summer	2018	52
	winter	2018	55
	summer	2019	54
	winter	2019	56
fuga	summer	2017	70
	winter	2017	72
	summer	2018	73
	winter	2018	75
	summer	2019	75
	winter	2019	78

データフレームの結合

上記で作成した二つのデータフレームをインデックスをkeyとして結合します。

df1.join(df2)

# NotImplementedError: merging with more than one level overlap on a multi-index is not implemented

すると上記のようなエラー文が発生します。原因はそう、インデックスの順番が異なっているからです。

インデックスの順番を揃えて結合

インデックスの順番を揃え直し、再び結合してみます。

df2.index = df2.index.swaplevel("season", "year")
df1.join(df2)

			height	weight
name	year	season
hoge	2017	summer	160	50
	2017	winter	161	52
	2018	summer	163	52
	2018	winter	166	55
	2019	summer	168	54
	2019	winter	169	56
fuga	2017	summer	180	70
	2017	winter	180	72
	2018	summer	181	73
	2018	winter	181	75
	2019	summer	182	75
	2019	winter	183	78

うまくいきました。

まとめ

今回は簡単な例で説明したため、こんなことが本当に起こるのかと思われますが、実際に大量のデータセットで複雑な結合などをしているとこのような状態になることがあります（少なくとも僕はありました）。MultiIndexを使わずとも処理する方法はありますが、もし使う際には注意する必要があります。