python - 将 Pandas 多索引变成列

Question

我有一个具有 2 个索引级别的数据框：

                         value
Trial    measurement
    1              0        13
                   1         3
                   2         4
    2              0       NaN
                   1        12
    3              0        34

我想变成这样：

Trial    measurement       value

    1              0        13
    1              1         3
    1              2         4
    2              0       NaN
    2              1        12
    3              0        34

我怎样才能最好地做到这一点？

我需要这个，因为我想按照此处的说明聚合数据，但如果它们用作索引，我不能像这样选择我的列。

score 255 · Accepted Answer

reset_index ()是一个 pandas DataFrame 方法，它将索引值作为列传输到 DataFrame 中。该参数的默认设置是drop=False（这会将索引值保留为列）。

您只需.reset_index()在 DataFrame 的名称之后调用：

df = df.reset_index()

score 33 · Accepted Answer

这并不真正适用于您的情况，但可能有助于其他人（如我 5 分钟前）知道。如果一个人的多重索引具有相同的名称，如下所示：

                         value
Trial        Trial
    1              0        13
                   1         3
                   2         4
    2              0       NaN
                   1        12
    3              0        34

df.reset_index(inplace=True)将失败，因为创建的列不能具有相同的名称。

因此，您需要重命名多重索引df.index = df.index.set_names(['Trial', 'measurement'])以获得：

                           value
Trial    measurement       

    1              0        13
    1              1         3
    1              2         4
    2              0       NaN
    2              1        12
    3              0        34

然后df.reset_index(inplace=True)会像魅力一样工作。

我在一个名为的日期时间列（不是索引）上按年和月分组后遇到了这个问题live_date，这意味着年和月都被命名为live_date。

score 16 · Accepted Answer

正如@cs95 在评论中提到的，要仅删除一个级别，请使用：

df.reset_index(level=[...])

这样可以避免在重置后重新定义所需的索引。

score 13 · Accepted Answer

可能存在df.reset_index()无法使用的情况（例如，当您也需要索引时）。在这种情况下，使用index.get_level_values()直接访问索引值：

df['Trial'] = df.index.get_level_values(0)
df['measurement'] = df.index.get_level_values(1)

这会将索引值分配给各个列并保留索引。

有关更多信息，请参阅文档。

score 2 · Accepted Answer

我也遇到了卡尔的问题。我刚刚发现自己重命名聚合列然后重置索引。

df = pd.DataFrame(df.groupby(['arms', 'success'])['success'].sum()).rename(columns={'success':'sum'})

df = df.reset_index()

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