设置已重置的多索引的索引 Python/pandas

Question

我只是想要这个命令的反向操作：

.reset_index(level=['ID'], inplace=True, col_level=1)

现在我有一个数据框：

           DONNES_PRODUITS                        ... PYC_INTEGRES            
        ID             UE              PERIMETRE  ...        TVSU8 TV001 TV002
NUMBER                                            ...                         
74       2             U4A                MAIZON  ...          NaN   NaN   NaN
74       3             U4A                MAIZON  ...          NaN   NaN   NaN
74       6             U4A                MAIZON  ...          NaN   NaN   NaN

我想将 ID 设置为带有 NUMBER 的索引，用于创建 multi_index。

预期输出：

           DONNES_PRODUITS                        ... PYC_INTEGRES            
                       UE               PERIMETRE ...        TVSU8 TV001 TV002
NUMBER  ID                                        ...                         
74       2             U4A                MAIZON  ...          NaN   NaN   NaN
74       3             U4A                MAIZON  ...          NaN   NaN   NaN
74       6             U4A                MAIZON  ...

我试过这个解决方案：

result.set_index(['ID'], append=True)

我收到了错误信息 ['ID'] 的 None 列在

列中

Answer 1

你使用.reset_index(level=['ID'], inplace=True, col_level=1)所以ID重置为multi-index列的第1级，你可以使用

df = df.set_index([('', 'ID')], append=True)

print(df)

              DONNES_PRODUITS
                           UE
NUMBER (, ID)
74     2                  U4A
       3                  U4A
       6                  U4A

或者

df = (df.swaplevel(0,1,1)
      .set_index(['ID'], append=True)
      .swaplevel(0,1,1))

print(df)

          DONNES_PRODUITS
                       UE
NUMBER ID
74     2              U4A
       3              U4A
       6              U4A

设置已重置的多索引的索引 Python/pandas

Set index of a multi-index which has been reset Python/pandas

python

dataframe

pandas