分组级别 - python pandas pivot_table中的多索引答案

【问题标题】：Grouping levels - multiindex in python pandas pivot_table分组级别 - python pandas pivot_table中的多索引
【发布时间】：2016-07-21 18:59:15
【问题描述】：

我在pandas 中有一个multiindex dataframe，看起来像这样（使用pivot_table 创建）：

我需要帮助来添加高于（或低于）显示日期的日期级别，如下所示：

我知道我可以得到这样的日期：

lt.DATE.dt.strftime('%a')
#lt is a dataframe and DATE is a column it.

这里是一个类似pivot_table的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

dlist = pd.date_range('2015-01-01',periods=5)
df = pd.DataFrame(dlist, columns=['DATE'])
df['EC'] = range(7033,7033+len(df))
df['HS'] = np.random.randint(0,9,5)
df['AH'] = np.random.randint(0,9,5)
pv = pd.pivot_table(df, columns=[df.DATE, 'EC'], values=['HS','AH'])
pv = pv.unstack(level=1).unstack(level=0)

【问题讨论】：

请发布真实代码以重现您的问题。
添加了示例代码以生成类似的 pivot_table :)
@FabioLamanna 感谢您询问代码，这让我创建了一个示例代码并从中得到了解决方案！

标签： python pandas pivot-table multi-index

【解决方案1】：

我找到了解决方案！就是这样：

import pandas as pd
import numpy as np

dlist = pd.date_range('2015-01-01',periods=5)
df = pd.DataFrame(dlist, columns=['DATE'])
df['EC'] = range(7033,7033+len(df))
df['HS'] = np.random.randint(0,9,5)
df['AH'] = np.random.randint(0,9,5)
df['DAY'] = df.DATE.dt.strftime('%a')
pv = pd.pivot_table(df, columns=[df.DATE.dt.date, df.DAY, 'EC'], values=['HS','AH'])
pv = pv.unstack(level=[1,2]).unstack(level=0)
pv.to_excel('solution.xlsx')

它会产生这样的输出：

注意unstack函数，设置需要一次出栈的层级列表。

【讨论】：