Pandas:在 MultiIndex 数据帧中的每个索引后添加一个空行

Pandas: Add an empty row after every index in a MultiIndex dataframe

考虑以下 df:

              IA1  IA2  IA3
Name Subject               
Abc  DS        45   43   34
     DMS       43   23   45
     ADA       32   46   36
Bcd  BA        45   35   37
     EAD       23   45   12
     DS        23   35   43
Cdf  EAD       34   33   23
     ADA       12   34   25

如何在每个 Name 索引后添加一个空行?

预期输出:

              IA1  IA2  IA3
Name Subject               
Abc  DS        45   43   34
     DMS       43   23   45
     ADA       32   46   36

Bcd  BA        45   35   37
     EAD       23   45   12
     DS        23   35   43

Cdf  EAD       34   33   23
     ADA       12   34   25
     

使用自定义函数在 GroupBy.apply 中添加空行:

def f(x):
    x.loc[('', ''), :] = ''
    return x

或者:

def f(x):
    return x.append(pd.DataFrame('', columns=df.columns, index=[(x.name, '')]))

df = df.groupby(level=0, group_keys=False).apply(f)
print (df)
             IA1 IA2 IA3
Name Subject            
Abc  DS       45  43  34
     DMS      43  23  45
     ADA      32  46  36
                        
Bcd  BA       45  35  37
     EAD      23  45  12
     DS       23  35  43
                        
Cdf  EAD      34  33  23
     ADA      12  34  25
                        

使用df.reindex and fill_value as '' after using pd.MultiIndex.from_product and Index.union添加另一种方式,然后对其进行排序。

idx = df.index.union(pd.MultiIndex.from_product((df.index.levels[0],[''])),sort=False)
out = df.reindex(sorted(idx,key=lambda x: x[0]),fill_value='')

print(out)

             IA1 IA2 IA3
Name Subject            
Abc  DS       45  43  34
     DMS      43  23  45
     ADA      32  46  36
                        
Bcd  BA       45  35  37
     EAD      23  45  12
     DS       23  35  43
                        
Cdf  EAD      34  33  23
     ADA      12  34  25
 

我们在使用 Index.union 索引时使用 sort=False 以便保留顺序,然后在第一个元素上使用 sorted returns:

sorted(idx,key=lambda x:x[0])

[('Abc', 'DS'),
 ('Abc', 'DMS'),
 ('Abc', 'ADA'),
 ('Abc', ''),
 ('Bcd', 'BA'),
 ('Bcd', 'EAD'),
 ('Bcd', 'DS'),
 ('Bcd', ''),
 ('Cdf', 'EAD'),
 ('Cdf', 'ADA'),
 ('Cdf', '')]
# reset index 
dfn = df.reset_index()
# find the border idx of 'Name', [2, 5, 7]
idx_list = dfn.drop_duplicates('Name', keep='last').index
# use the border idx, create an empty df, and append to the origin df, then sort the index
df_append = pd.DataFrame('', index = idx_list, columns = dfn.columns)
obj = dfn.append(df_append).sort_index().set_index(['Name', 'Subject'])
print(obj)
             IA1 IA2 IA3
Name Subject            
Abc  DS       45  43  34
     DMS      43  23  45
     ADA      32  46  36
                        
Bcd  BA       45  35  37
     EAD      23  45  12
     DS       23  35  43
                        
Cdf  EAD      34  33  23
     ADA      12  34  25