python-熊猫合并并为重复的列创建一个多索引

我有两个数据框

sessions = DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"2018-06-30":[23,34,45,67,75],"2018-07-31":[32,43,45,76,57]})
leads = DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"2018-06-30":[7,10,28,15,30],"2018-07-31":[7,10,28,15,30]})

我想合并ID上的两个数据框,然后创建一个多索引,如下所示：

我该怎么做？

直接的pandas.merge会创建我不想要的后缀_x,_y.

解决方法:

在两个DataFrame中将concat与ID一起使用set_index,然后将swaplevel与sort_index一起用于列中的预期MultiIndex：

df = (pd.concat([sessions.set_index('ID'), 
                leads.set_index('ID')], 
                axis=1, 
                keys=['sessions','leads'])
        .swaplevel(0,1,axis=1)
        .sort_index(axis=1, ascending=[True, False])
        )
print (df)
   2018-06-30       2018-07-31      
     sessions leads   sessions leads
ID                                  
1          23     7         32     7
2          34    10         43    10
3          45    28         45    28
4          67    15         76    15
5          75    30         57    30