从现有datafram创建多索引

Question

我花了几个小时到处浏览，试图从熊猫的dataframe创建一个多索引。这是我拥有的数据框架（发布excel工作表模型）。我在pandas数据框中确实有这个：

这就是我想要的：

我试过了

newmulti = currentDataFrame.set_index(['user_id','account_num'])

但它返回的是数据帧，而不是多索引。另外，我也不知道如何将“用户id”设置为0级和“帐号”设置为1级。我想这一定很琐碎，但我读了这么多的帖子、教程等，还是想不出来。部分原因是因为我是一个非常直观的人，而大多数的帖子都不是。请帮忙！

Answer 1

为了澄清未来的用户，我想添加以下内容：

正如亚历山大所说

df.set_index(['user_id', 'account_num', 'dates'])

用一个可能的inplace=True来做这个工作。

type(df)给出

pandas.core.frame.DataFrame

然而type(df.index)确实是预期的

pandas.core.indexes.multi.MultiIndex

Answer 2

在这种情况下，您可以简单地使用groupby，当它沿着请求的列对销售额求和时，将自动创建多索引。

df.groupby(['user_id', 'account_num', 'dates']).sales.sum().to_frame()

您还应该能够简单地执行以下操作：

df.set_index(['user_id', 'account_num', 'dates'])

尽管您可能希望通过求和来避免任何重复（例如，两行或多行具有相同的user_id、account_num和date值，但销售数字不同），这也是我建议使用groupby的原因。

如果需要多索引，只需通过new_df.index访问，其中new_df是从上述两个操作之一创建的新数据帧。

而user_id将是0级，account_num将是1级。

Answer 3

使用^{}

lvl0 = currentDataFrame.user_id.values
lvl1 = currentDataFrame.account_num.values

midx = pd.MultiIndex.from_arrays([lvl0, lvl1], names=['level 0', 'level 1'])