如何更快地将pandas 2d MultiIndex重塑为numpy 3d？

将pandas 2d MultiIndex重塑为numpy 3d可以使用pandas.pivot_table()函数和numpy.reshape()函数来实现。下面是详细的步骤：

1. 首先，使用pandas.pivot_table()函数将2d MultiIndex数据框重塑为适合进行重塑操作的形式。该函数可以根据指定的行、列和值来创建一个透视表。例如，假设我们有一个名为df的2d MultiIndex数据框，其行索引为索引1和索引2，列索引为列1和列2，值为值1和值2，可以使用以下代码创建透视表：

pivot_table = pd.pivot_table(df, values=['值1', '值2'], index=['索引1', '索引2'], columns=['列1', '列2'])

1. 然后，使用numpy.reshape()函数将透视表重塑为3d数组。该函数可以根据指定的维度大小来重塑数组的形状。例如，如果我们想将透视表重塑为形状为(m, n, p)的3d数组，可以使用以下代码：

numpy_array = np.array(pivot_table)
reshaped_array = numpy_array.reshape(m, n, p)

在上述代码中，m、n和p分别表示重塑后的数组在各个维度上的大小。

需要注意的是，根据具体情况调整参数以适应你的数据。此外，确保你已经导入了pandas（import pandas as pd）和numpy（import numpy as np）库。

以上是将pandas 2d MultiIndex重塑为numpy 3d的步骤。这种重塑可以帮助你在数据处理和分析过程中更好地利用numpy的功能。