既存DataFrameをマルチインデックスとして1つのDataFrameにまとめる方法

Question

行を共通に持つPandasのDataFrameがいくつかあり、df.nameを第一Indexにして、マルチインデックス（厳密にはマルチカラム）にしたいと思っていますが、どのように対応したらいいでしょうか？

df1

	値A	値B
1/1	100	20
…	…	…
1/31	85	12

df2（df1とindexは同じ）

	値C	値D
1/1	0.5	3
…	…	…
1/31	0.3	2.9

============
df1とdf2から得たい結果
※df1とdf2がそれぞれ二つ表示されていますが、MultiIndex(MultiColumns)により、
df〜が第1Index、値〜が第2Indexのイメージです。

||df1|df1|df2|df2|
|:--|:--:|--:|
||値A|値B|値C|値D|
|1/1|100|20|0.5|3|
|…|…|…|…|…|
|1/31|85|12|0.3|2.9|

Answer 1

こういう事ですか？

import pandas as pd

index = ['1/1','1/2','1/3']

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}, index=index)
df2 = pd.DataFrame({'C':[7,8,9],'D':[10,11,12]}, index=index)


df1.columns = pd.MultiIndex.from_product([['df1'], df1.columns])
df2.columns = pd.MultiIndex.from_product([['df2'], df2.columns])


df = pd.concat([df1,df2], axis=1)
print(df)
#   df1    df2
#      A  B   C   D
#1/1   1  4   7  10
#1/2   2  5   8  11
#1/3   3  6   9  12

Comments

[MagMag]

あ、なるほど。
それぞれMultiindex化して、concatでまとめればいいんですね。早速ありがとうございました！

Answer 2

pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['df1', 'df2'])
でもできるようでした。