pandas - 如何将第一级 MultiIndex 作为列？

Question

假设我有一个 MultiIndex 数据框，例如：

In [1]: arrays = [['one','one','one','two','two','two'],[1,2,3,1,2,3]]      

In [2]: df = pa.DataFrame(randn(6,1),index=pa.MultiIndex.from_tuples(zip(*arrays)),columns=['A'])

In [3]: df                                                                  
Out[3]:                                                                     
              A                                                             
one 1  0.229037                                                             
    2 -1.640695                                                             
    3  0.908127                                                             
two 1 -0.918750                                                             
    2  1.170112                                                             
    3 -2.620850                                                             

我想将其更改为一个新的数据框，列作为 MultiIndex 数据框的第一级索引？有没有简单的方法？（下面是一个例子）

In [12]: dft = df.ix['one']                                                 

In [13]: dft = dft.rename(columns={'A':'one'})                              

In [14]: dft['two'] = df.ix['two']['A']                                     

In [15]: dft                                                                
Out[15]:                                                                    
        one       two                                                       
1  0.229037 -0.918750                                                       
2 -1.640695  1.170112                                                       
3  0.908127 -2.620850                                                       

Answer 1

也许您正在寻找pandas.unstack：

In [56]: df
Out[56]: 
              A
one 1  0.229037
    2 -1.640695
    3  0.908127
two 1 -0.918750
    2  1.170112
    3 -2.620850

In [57]: df.unstack(level=0)
Out[57]: 
          A          
        one       two
1  0.229037 -0.918750
2 -1.640695  1.170112
3  0.908127 -2.620850

Answer 2

reset_index()只是要为此添加一些内容，还有另一种选择，即使用该函数在列中创建多索引。这里的区别在于它只是将值“弹出”为新列。取决于您的用例：

In [5]: df
Out[5]: 
              A
one 1 -1.598591
    2 -0.354813
    3 -0.435924
two 1  1.408328
    2  0.448303
    3  0.381360

In [6]: df.reset_index()
Out[6]: 
  level_0  level_1         A
0     one        1 -1.598591
1     one        2 -0.354813
2     one        3 -0.435924
3     two        1  1.408328
4     two        2  0.448303
5     two        3  0.381360