在我使用索引的數據中是複合 - 即它具有項目名稱和時間戳，例如， [email protected]|2013-05-07 05:52:51 +0200。在熊貓中將索引轉換成多索引（分層索引）
我想做分層索引，以便將相同的電子郵件分組在一起，因此我需要將DataFrame索引轉換爲MultiIndex（例如，對於上面的條目 - ([email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200)）。
什麼是最方便的方法呢？
一旦我們有一個數據幀
import pandas as pd
df = pd.read_csv("input.csv", index_col=0) # or from another source
和一個函數映射每個索引到一個元組（下面，它是用於從這個問題的例子）
def process_index(k):
return tuple(k.split("|"))
我們可以創建一個分層索引通過以下方式：
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([process_index(k) for k,v in df.iterrows()])
另一種方法是創建兩列然後將它們設置爲的索引（原始索引將被丟棄）：
df['e-mail'] = [x.split("|")[0] for x in df.index]
df['date'] = [x.split("|")[1] for x in df.index]
df = df.set_index(['e-mail', 'date'])
或甚至更短
df['e-mail'], df['date'] = zip(*map(process_index, df.index))
df = df.set_index(['e-mail', 'date'])
我更傾向於將最初讀取此在作爲列（即不是作爲一個指標），那麼你可以使用STR分方法：
csv = '\n'.join(['[email protected]|2013-05-07 05:52:51 +0200, 42'] * 3)
df = pd.read_csv(StringIO(csv), header=None)
In [13]: df[0].str.split('|')
Out[13]:
0 [[email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200]
1 [[email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200]
2 [[email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200]
Name: 0, dtype: object
再喂到這一個多指標（也許這是可以做到清潔劑）：
m = pd.MultiIndex.from_arrays(zip(*df[0].str.split('|')))
刪除第0列和索引設置爲新的多指標：
del df[0]
df.index = m
In [17]: df
Out[17]:
1
[email protected] 2013-05-07 05:52:51 +0200 42
2013-05-07 05:52:51 +0200 42
2013-05-07 05:52:51 +0200 42
在pandas>=0.16.0，我們可以使用.str訪問的指標。這使得以下可能：
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index.str.split('|').tolist())
（注：我嘗試了更直觀：pd.MultiIndex.from_arrays(df.index.str.split('|'))但出於某種原因，讓我的錯誤。）
這是非常有益的。但是，據我所知，在調用set_index（）時，默認值是inplace = False，所以必須使用inplace = True，否則將df指定給自己。 – Moot
@Moot謝謝，更新。無論是錯字還是背單詞（4年前），默認情況下它都是「inplace」。 –
太棒了！但有兩個地方 - 檢查代碼的第一個片段... – Moot