熊猫 groupby 和 Multiindex

Question

pandas 中是否有机会通过 MultiIndex 对数据进行分组？ 我的意思是传递给 groupby 函数的不仅仅是键，还有键和值来预定义数据框列？

a = np.array(['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo'], dtype=object)
b = np.array(['one', 'one', 'two', 'one', 'two', 'two', 'two'], dtype=object)
c = np.array(['dull', 'shiny', 'dull', 'dull', 'dull', 'shiny', 'shiny'], dtype=object)
df = pd.DataFrame([a, b, c]).T
df.columns = ['a', 'b', 'c']
df.groupby(['a', 'b', 'c']).apply(len)

a    b    c    
bar  one  dull     1
     two  dull     1
foo  one  dull     1
          shiny    1
     two  dull     1
          shiny    2

但我真正想要的是以下内容：

mi = pd.MultiIndex(levels=[['foo', 'bar'], ['one', 'two'], ['dull', 'shiny']],
                   labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]])
#pseudocode
df.groupby(['a', 'b', 'c'], multi_index = mi).apply(len)
a    b    c    
bar  one  dull     1
          shiny    0
     two  dull     1
          shiny    0
foo  one  dull     1
          shiny    1
     two  dull     1
          shiny    2

我看到它的方式是在 groupby 对象上创建额外的包装器。或者这个功能很适合 pandas 的哲学，它可以包含在 pandas 库中？

Answer 1

只需重新索引和填充！

In [14]: df.groupby(['a', 'b', 'c']).size().reindex(index=mi).fillna(0)
Out[14]: 
foo  one  dull     1
          shiny    1
     two  dull     1
          shiny    2
bar  one  dull     1
          shiny    0
     two  dull     1
          shiny    0
dtype: float64