熊貓重建索引dataframe multiindex

Question

我有一個時間序列數據框，我想通過試驗和測量重新索引它。

，簡體中文，我有這樣的：

   value 
Trial   
    1  0  13 
      1   3 
      2   4 
    2  3  NaN 
      4  12 
    3  5  34 

，我想變成這樣：

    value 
Trial  
    1  0  13 
      1   3 
      2   4 
    2  0  NaN 
      1  12 
    3  0  34 

我怎樣才能最好做到這一點？

Answer 1

就在昨天，傑出的安迪海登把這個功能加入了0.13版本的熊貓，它將在任何一天發佈。有關他添加到文檔中的使用示例，請參見here。

如果您願意從源代碼安裝熊貓開發版本，現在就可以使用它。

df['Measurements'] = df.reset_index().groupby('Trial').cumcount() 

下面的代碼是等價的，如果少了精闢的，任何新版本的熊貓會工作。

grouped = df.reset_index().groupby('Trial') 
df['Measurements'] = grouped.apply(lambda x: Series(np.arange(len(x)), x.index)) 

終於，df.set_index(['Trial', 'Measurements'], inplace=True)得到您想要的結果。