我正在使用 to_csv 将 Multiindex DataFrame 写入 csv 文件。 csv 文件有一列包含元组中的多索引，例如：
('a', 'x')
('a', 'y')
('a', 'z')
('b', 'x')
('b', 'y')
('b', 'z')
但是，我希望能够将 Multiindex 输出到两列而不是一列元组，例如：
a, x
, y
, z
b, x
, y
, z
看起来tupleize_cols 可以为列实现这一点，但对于行没有这样的选项。有没有办法做到这一点？
【问题讨论】：
tupleize_cols 用于列上的多索引（它在 0.12 中出现）；可能只是reset_index().set_index(['idxa','idxb']).to_csv() 是您最好的选择（在回读时指定index_col=['idxa','idxb']
标签： python csv pandas multi-index
我觉得这样就可以了
In [3]: df = DataFrame(dict(A = 'foo', B = 'bar', value = 1),index=range(5)).set_index(['A','B'])
In [4]: df
Out[4]:
value
A B
foo bar 1
bar 1
bar 1
bar 1
bar 1
In [5]: df.to_csv('test.csv')
In [6]: !cat test.csv
A,B,value
foo,bar,1
foo,bar,1
foo,bar,1
foo,bar,1
foo,bar,1
In [7]: pd.read_csv('test.csv',index_col=[0,1])
Out[7]:
value
A B
foo bar 1
bar 1
bar 1
bar 1
bar 1
使用索引重复编写（虽然有点 hack）
In [27]: x = df.reset_index()
In [28]: mask = df.index.to_series().duplicated()
In [29]: mask
Out[29]:
A B
foo bar False
bar True
bar True
bar True
bar True
dtype: bool
In [30]: x.loc[mask.values,['A','B']] = ''
In [31]: x
Out[31]:
A B value
0 foo bar 1
1 1
2 1
3 1
4 1
In [32]: x.to_csv('test.csv')
In [33]: !cat test.csv
,A,B,value
0,foo,bar,1
1,,,1
2,,,1
3,,,1
4,,,1
实际上回读有点棘手
In [37]: pd.read_csv('test.csv',index_col=0).ffill().set_index(['A','B'])
Out[37]:
value
A B
foo bar 1
bar 1
bar 1
bar 1
bar 1
【讨论】：