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Pandas:添加级别的MultIndexing
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Stack Overflow用户
提问于 2017-01-03 16:47:38
回答 2查看 128关注 0票数 1

我有以下DataFrame:

在我想要添加的地方,为列增加一个索引级别,如红色所示。

我创建的MultiIndex如下所示:

代码语言:javascript
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MI = pd.MultiIndex(levels=[['trade_input', 'mae_function'], list(df)],
                   labels=[[0, 0, 1, 1, 1, 1], range(len(list(df)))],
                   names=['first', 'second'])

如何将MultiIndex添加到现有的DataFrame中?如何指定应将其应用于列?

在下面的数据和命令下面重新创建原始的DataFrame:

代码语言:javascript
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df = pd.DataFrame(data = dict, columns = ['entry_index', 'exit_index', 'direction', 'high', 'low', 'compar_tuples'])

dict = {'compar_tuples': {0: [(1, slice('1', '1', None))],
      1: [(1, slice('1', '2', None)), (2, slice('2', '2', None))],
      2: [(1, slice('1', '3', None)),
       (2, slice('2', '3', None)),
       (3, slice('3', '3', None))],
      3: [(1, slice('1', '4', None)),
       (2, slice('2', '4', None)),
       (3, slice('3', '4', None)),
       (4, slice('4', '4', None))],
      4: [(1, slice('1', '5', None)),
       (2, slice('2', '5', None)),
       (3, slice('3', '5', None)),
       (4, slice('4', '5', None)),
       (5, slice('5', '5', None))],
      5: [(1, slice('1', '6', None)),
       (2, slice('2', '6', None)),
       (3, slice('3', '6', None)),
       (4, slice('4', '6', None)),
       (5, slice('5', '6', None)),
       (6, slice('6', '6', None))],
      6: [(1, slice('1', '7', None)),
       (2, slice('2', '7', None)),
       (3, slice('3', '7', None)),
       (4, slice('4', '7', None)),
       (5, slice('5', '7', None)),
       (6, slice('6', '7', None)),
       (7, slice('7', '7', None))]},
     'direction': {0: 1, 1: -1, 2: -1, 3: -1, 4: -1, 5: -1, 6: -1},
     'entry_index': {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0},
     'exit_index': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7},
     'high': {0: 1209.75,
      1: 1211.0,
      2: 1211.25,
      3: 1207.25,
      4: 1206.25,
      5: 1205.75,
      6: 1205.5},
     'low': {0: 1207.25,
      1: 1207.5,
      2: 1205.75,
      3: 1206.0,
      4: 1201.0,
      5: 1202.75,
      6: 1203.75}}
EN

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-01-03 16:53:46

最简单的方法是将pd.concatkeys参数一起使用

代码语言:javascript
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ti_cols = df.columns[:2]
mae_cols = df.columns[2:]
pd.concat([df[ti_cols], df[mae_cols]], axis=1, keys=['trade_inputs', 'mae_function'])

但是,如果您在创建多个索引时遇到了麻烦,只需将其分配给columns属性即可。

代码语言:javascript
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df.columns = MI
df

票数 1
EN

Stack Overflow用户

发布于 2017-01-03 16:54:24

代码语言:javascript
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df.index = index

为我工作过。

票数 -1
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/41448361

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