如何将以下数据帧转换为多索引数据帧？

Question

我怎样才能实现以下目标：我有一张像这样的桌子

|----------------------|
| Date | A | B | C | D |
|------+---+---+---+---|
| 2000 | 1 | 2 | 5 | 4 |
|------+---+---+---+---|
| 2001 | 2 | 2 | 7 | 4 |
|------+---+---+---+---|
| 2002 | 3 | 1 | 7 | 7 |
|------+---+---+---+---|
| 2003 | 4 | 1 | 5 | 7 |
|----------------------|

并将其转换为多索引类型的数据框：

|------------------------------------|
| Column Name | Date | Value | C | D |
|-------------+------+-------+---+---|
|      A      | 2000 |   1   | 5 | 4 |
|             |------+-------+---+---|
|             | 2001 |   2   | 7 | 4 |
|             |------+-------+---+---|
|             | 2002 |   3   | 7 | 7 |
|             |------+-------+---+---|
|             | 2003 |   4   | 5 | 7 |
|-------------+------+-------+---+---|
|      B      | 2000 |   2   | 5 | 4 |
|             |------+-------+---+---|
|             | 2001 |   2   | 7 | 4 |
|             |------+-------+---+---|
|             | 2002 |   1   | 7 | 7 |
|             |------+-------+---+---|
|             | 2003 |   1   | 5 | 7 |
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我曾尝试在数据帧上使用 Melt 函数，但无法弄清楚如何实现这种所需的外观。 我想我还必须将 groupby 函数应用于融化的数据框。

Answer 1

您可以将melt与set_index一起set_index 。 通过添加C和D作为id_vars ，列将保持相同的结构，然后您可以将感兴趣的列设置为索引以获得MultiIndex数据帧：

df.melt(id_vars=['Date', 'C', 'D']).set_index(['variable', 'Date'])

               C  D  value
variable Date             
A        2000  5  4      1
         2001  7  4      2
         2002  7  7      3
         2003  5  7      4
B        2000  5  4      2
         2001  7  4      2
         2002  7  7      1
         2003  5  7      1