如何将层级或多索引应用于pandas列

Question

我看过很多关于如何按层次排列数据帧行索引的示例，但我试图对列执行相同的操作，但我不理解语法：

给予：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,10),
                  columns=['consumption', 'voltage', 'consumption', 
                           'voltage', 'temperature', 'humidity', 'consumption', 
                           'voltage','temperature','humidity'], 
                  index= pd.date_range('20000103',periods=10))

>>> df
            consumption   voltage  consumption   voltage  temperature  \
2000-01-03    -1.327735 -1.440285     0.317122 -1.120105     1.736651   
2000-01-04     0.132531  0.646972     2.296734  0.332154    -0.541792   
2000-01-05     0.127623  0.592778     0.162096  0.107398    -0.628785   
2000-01-06    -1.441151  0.215424     0.021068  0.683085    -0.783994   
2000-01-07    -0.157848  1.566780     0.599017 -0.628216     0.500251   
2000-01-08    -0.498926  0.338771     0.400159  1.571975     0.255635   
2000-01-09     0.516618 -1.936360     0.199388 -0.110415     2.690859   
2000-01-10    -0.779012 -1.310022    -1.207503  0.095679    -0.134244   
2000-01-11     0.644262  0.068196     1.041745 -0.444408    -0.751595   
2000-01-12    -0.608046  0.506588    -1.003893  0.473716     0.211991   

            humidity  consumption   voltage  temperature  humidity  
2000-01-03  0.039869     1.875807  0.129065     0.132419  0.572678  
2000-01-04  1.997363     0.543881 -1.235036     1.155389  1.282912  
2000-01-05 -0.458992     0.371589  0.698094     0.695067 -1.095875  
2000-01-06  2.512991     0.795234  1.220327    -0.688820  0.875705  
2000-01-07  0.263855    -1.253786 -0.308674     1.000057  1.474928  
2000-01-08 -0.614560    -0.398284  1.307488    -0.002438  1.572630  
2000-01-09  0.363889     2.571522  1.048124     2.574866 -0.417247  
2000-01-10 -0.125377     1.004011  1.312716    -2.036689  0.557569  
2000-01-11 -0.818585    -0.595743  1.106869    -2.226666 -0.679508  
2000-01-12  0.705707    -0.959365  0.689911     0.498411 -0.353557 

我想做的是在列中添加一个层次索引甚至类似于标记的东西，这样它们看起来像这样：

^{pr2}$

Answer 1

您可以define ^{}使用from_arrays或{}或{}类方法。下面是一个使用from_arrays的示例：

arrays = [[1, 2]*3, ['A', 'B', 'C']*2]
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['foo', 'bar'])

df = pd.DataFrame(np.random.randn(2,6),
                  columns=columns,
                  index= pd.date_range('20000103',periods=2))

收益率

^{pr2}$

为索引定义多重索引的方式与为列定义完全相同。在