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问将级别附加到Pandas系列索引
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Stack Overflow用户

提问于 2013-10-29 15:48:16

回答 2查看 3.3K关注 0票数 5

我正在试着给熊猫系列增加一个关卡。比如创建一个简单的系列：

 series = pd.Series(range(10), index = list("ABCDEFGHIJ"))

series只有一个索引级别。我想增加第二个关卡。有了DataFrame，您就可以使用DataFrame.set_index干净利落地完成这项工作。但是，如果不先将我的系列转换为DataFrame，我想出的最简单的方法是：

 index =  [np.array(["L2" for x in series.index]), np.array(series.index)]     
 series2 = pd.Series(series.tolist(), index = index)

series2现在有一个具有两个级别的多索引。

有没有更简单、更干净的方法呢？

EN

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2013-10-29 15:58:29

我不确定这是否更清晰；有一个MultiIndex类可以用来构造分层索引：

>>> import pandas as pd
>>> series = pd.Series(range(10), index = list("ABCDEFGHIJ"))

创建一个新对象，重用原始series索引：

>>> pd.Series(xrange(10), 
              pd.MultiIndex.from_tuples([('L2', a) for a in series.index]))
L2  A    0
    B    1
    C    2
    D    3
    E    4
    F    5
    G    6
    H    7
    I    8
    J    9
dtype: int64

或者也可以就地更改一系列：

>>> import pandas as pd
>>> series = pd.Series(range(10), index = list("ABCDEFGHIJ"))
>>> series.index = pd.MultiIndex.from_tuples([('L2', a) for a in series.index])

或者干脆从MultiIndex开始：

>>> import pandas as pd
>>> series = pd.Series(range(10), index=pd.MultiIndex.from_tuples(
                                        [('L2', x) for x in 'ABCDEFGHIJ']))

票数 4

EN

Stack Overflow用户

发布于 2017-11-29 13:16:05

一种简单的方法(就地)是：

series.index = pd.MultiIndex.from_product([['L2'], series.index])

还有另一种方法来做同样的事情(而不是就地)：

series2 = pd.concat([series], keys=['L2'])

票数 3

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/19663037

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