pandas 中的混合日期时间和分类层次索引（多索引）

Question

数据框df包括df['country']、df['sector']和df['year']上的列，还有其他混合了int和[=17的数字数据=].国家和部门是 categorical 变量，年份是 datetime64[ns].

我创建了一个3层层次结构如下

arrays1 = [np.array(df['country']), np.array(df['sector']), np.array(df['year'])] 
df1 = df.set_index(arrays1)
df1.index.names = ['country','sector', 'year']
df1 = df1.sort_index()

您应该如何创建此多重索引以确保第三级 year 被识别为每年频率的 datetimeIndex？

Answer 1

看来您需要：

df1 = df.set_index(['country','sector','year']).sort_index()

然后你可以通过get_level_values检查level of MultiIndex:

print (df1.index.get_level_values('year'))

pandas 中的混合日期时间和分类层次索引（多索引）

Mixed datetime and categorical hierarchical index (multiindex) in pandas

ipython

multi-index

pandas