Pandas：如何将多索引数据帧与单个索引数据帧连接起来，以及自定义排序

我有一个 MultiIndex pandas DataFramedf_multi like:

import pandas as pd

df_multi = pd.DataFrame([['A', 'A1', 0,234,2002],['A', 'A1', 1,324,2550],
['A', 'A1', 2,345,3207],['A', 'A1', 3,458,4560],['A', 'A2', 0,569,1980],
['A', 'A2', 1,657,2314],['A', 'A2', 2,768,4568],['A', 'A2', 3,823,5761]], 
columns=['Product','Scenario','Time','Quantity','Price']).set_index(
['Product', 'Scenario'])

和单个索引 DataFramedf_single like:

df_single = pd.DataFrame([['A', -3,100],['A', -2,100], ['A', -1,100]],
columns=['Product','Time','Quantity']).set_index(['Product'])

对于第一个索引级别中的每个“产品”df_multi，对于第二级中的每个“场景”，我想附加/连接中的行df_single，其中包含一些要附加在正“时间”值之前的负“时间”值df_multi begin.

我还希望生成的 DataFrame 首先由 ['Product','Scenario'] 进行多重索引（就像df_multi），然后按“时间”的升序值排序行。换句话说，期望的结果是：

df_result = pd.DataFrame([['A', 'A1', -3,100,'NaN'],['A', 'A1', -2,100,'NaN'],
['A', 'A1', -1,100,'NaN'],['A', 'A1', 0,234,2002],['A', 'A1', 1,324,2550],
['A', 'A1', 2,345,3207],['A', 'A1', 3,458,4560],['A','A2', -3,100,'NaN'],
['A', 'A2', -2,100,'NaN'],['A', 'A2', -1,100,'NaN'],['A', 'A2', 0,569,1980],
['A', 'A2', 1,657,2314],['A', 'A2', 2,768,4568],['A', 'A2', 3,823,5761]],
columns=['Product','Scenario','Time','Quantity','Price']).set_index(
['Product', 'Scenario'])

EDIT:

• df_single没有“场景”值，这可能会令人困惑。只要“Product”匹配，相同的行df_single将被附加到中的每个场景df_multi，并且他们只是免费“继承”场景值。
• 我正在使用的实际数据框架相当大（每个产品几千个“产品”，几千个“场景”，每个场景几百个“时间”步骤，加上我在示例中没有写的额外列），所以我需要以完全自动化（并且希望快速）的方式来完成此操作。

我尝试用所有的来实现这个join, concat and merge，而我没有成功。实现预期结果的最佳方法是什么？

考虑将索引重置为a的列merge，后面跟着一个groupby聚合仅返回每组一次出现的情况并避免重复。然后，运行串联，concat，然后进行列排序并设置多索引。

# MERGE AND AGGREGATION
df_temp = df_multi.reset_index().merge(df_single.reset_index(), on='Product', suffixes=['','_'])\
                                .groupby(['Product', 'Scenario', 'Time_'])['Quantity_'].max()\
                                .reset_index().rename(columns={'Time_':'Time','Quantity_':'Quantity'})

# ROW BIND CONCATENATION
df_final = pd.concat([df_multi.reset_index(), df_temp])\
                    .sort_values(['Product','Scenario', 'Time'])\
                    .set_index(['Product', 'Scenario'])[['Time', 'Quantity', 'Price']]
print(df_final)
#                   Time  Quantity   Price
# Product Scenario                        
# A       A1          -3       100     NaN
#         A1          -2       100     NaN
#         A1          -1       100     NaN
#         A1           0       234  2002.0
#         A1           1       324  2550.0
#         A1           2       345  3207.0
#         A1           3       458  4560.0
#         A2          -3       100     NaN
#         A2          -2       100     NaN
#         A2          -1       100     NaN
#         A2           0       569  1980.0
#         A2           1       657  2314.0
#         A2           2       768  4568.0
#         A2           3       823  5761.0