將多索引列追加到DataFrame的索引

Question

我生成了一個稱為df的初始數據幀，然后生成了一個名為df_new的調整后的數據幀。

我希望使用set_index（）操作從df轉換為df_new。 我的問題是如何協商列上的層次結構索引

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.ones((5,5)))
col_idx = pd.MultiIndex.from_tuples([('X','a'),('X','b'),('Y','c'),('Y','d'),('Y','e')])
row_idx = ['a1','a2','a3','a4','a5']
df.columns = col_idx
df.index = row_idx
idx = pd.IndexSlice
df.loc[:,idx['Y','d']] = 99
print df.head()


    X     Y       
    a  b  c   d  e
a1  1  1  1  99  1
a2  1  1  1  99  1
a3  1  1  1  99  1
a4  1  1  1  99  1
a5  1  1  1  99  1

#------------------------------------------------------------------------------------------


df_new = pd.DataFrame(np.ones((5,4)))
col_idx = pd.MultiIndex.from_tuples([('X','a'),('X','b'),('Y','c'),('Y','e')])
row_idx = pd.MultiIndex.from_tuples([('a1',99),('a2',99),('a3',99),('a4',99),('a5',99)])

df_new.columns = col_idx
df_new.index = row_idx
print df_new.head()

# this is what df_new should look like.
# ('Y','d') got appended to the row index.

       X     Y   
       a  b  c  e
a1 99  1  1  1  1
a2 99  1  1  1  1
a3 99  1  1  1  1
a4 99  1  1  1  1
a5 99  1  1  1  1

Answer 1

您可以使用元組符號來表示多索引列中的一列（並且需要append=True才能不替換現有索引）：

In [34]: df.set_index(('Y', 'd'), append=True)
Out[34]:
           X     Y
           a  b  c  e
   (Y, d)
a1 99      1  1  1  1
a2 99      1  1  1  1
a3 99      1  1  1  1
a4 99      1  1  1  1
a5 99      1  1  1  1

如果要刪除索引名稱，可以執行以下操作：

In [42]: df2 = df.set_index(('Y', 'd'), append=True)

In [43]: df2.index.names = [None, None]

In [44]: df2
Out[44]:
       X     Y
       a  b  c  e
a1 99  1  1  1  1
a2 99  1  1  1  1
a3 99  1  1  1  1
a4 99  1  1  1  1
a5 99  1  1  1  1

要向索引添加多個列時，必須使用列名稱列表（在本例中為元組）：

df.set_index([('Y', 'd'), ('Y', 'e')], append=True)

Answer 2

DataFrame.set_index方法采用append關鍵字參數，因此您可以像這樣簡單地進行操作：

df_new = df.set_index(("Y", "d"), append=True)

如果要添加多個列，只需將它們作為列表提供：

df_new = df.set_index([("Y", "d"), ("Y", "e")], append=True)