重新索引 dataframe 多索引

Question

我有一个 dataframe 像这样的行和列多索引

            BLUB      BLA     
            A    B    C    D
sample
0      blub ...  ...
1      blub ...
2      blub
3      blub
4      blub
0      blub
1      blub
2      blub
...    ...

我想重新索引这个

            BLUB      BLA     
            A    B    C    D
sample
0      blub ...  ...
1      blub ...
2      blub
3      blub
4      blub
5      blub
6      blub
7      blub
...    ...

以不可变的方式（复制 dataframe，而不是原地更改）。 我怎样才能做到这一点？

Answer 1

因为MultiIndex in index您可以通过DataFrame.reset_index和DataFrame.set_index的第一级MultiIndex创建默认索引：

df = (df.reset_index(level=1)
        .reset_index(drop=True)
        .set_index('level_1', append=True)
        .rename_axis(['sample', None]))

或通过MultiIndex.from_arrays ：

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([np.arange(len(df)), 
                                 df.index.get_level_values(1)], 
                                names=['sample', None])
df = df.set_index(mux)