python - 在 Pandas 中将两个 MultiIndex 级别合并为一个级别

Question

我有一个多索引的 Pandas 数据框。第二层包含年份 ([2014,2015])，第三层包含月份 ([1, 2, .., 12])。我想将这两个合并为一个级别，例如 - [1/2014、2/2014 ...、6/2015]。这怎么可能呢？

我是 Pandas 的新手。搜索了很多但找不到任何类似的问题/解决方案。

编辑:我找到了一种方法来避免与 this question 的答案一起执行此操作.我应该以这种方式创建我的数据框。这似乎是按 DateTime 进行索引的方式。

Answer 1

考虑 pd.MultiIndex 和 pd.DataFrame、mux 和 df

mux = pd.MultiIndex.from_product([list('ab'), [2014, 2015], range(1, 3)])

df = pd.DataFrame(dict(A=1), mux)

print(df)

          A
a 2014 1  1
       2  1
  2015 1  1
       2  1
b 2014 1  1
       2  1
  2015 1  1
       2  1

---

如果列表代表我们想要的索引，我们想为索引重新分配一个列表。

• 我希望第 1 级相同

  df.index.get_level_values(0)
  

• 我希望新的第 2 级是当前第 2 级和第 3 级的字符串串联，但顺序相反

  df.index.map('{0[2]}/{0[1]}'.format)
  

---

df.index = [df.index.get_level_values(0), df.index.map('{0[2]}/{0[1]}'.format)]

print(df)

          A
a 1/2014  1
  2/2014  1
  1/2015  1
  2/2015  1
b 1/2014  1
  2/2014  1
  1/2015  1
  2/2015  1