,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {
'类别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'数据': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)
df_multi_index = df.set_index(['类别', df.groupby('类别').cumcount()])
这样,你就得到了一个具有包含类别和新id的多索引的dataframe。你可以通过以下方式访问和操作这个dataframe:
print(df_multi_index)
print(df_multi_index.loc['A'])
print(df_multi_index.loc[('A', 0)])
print(df_multi_index.loc['A', :])
print(df_multi_index.xs(0, level=1))
print(df_multi_index.groupby('类别').mean())
这些操作只是一些示例,你可以根据具体需求进行进一步的数据处理和分析。
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