【问题标题】：How to create a multi-index in Pandas如何在 Pandas 中创建多索引
【发布时间】：2017-03-07 07:03:51
【问题描述】：

问题

有两个问题看起来相似，但它们不是同一个问题：here 和 here。它们都调用GroupBy 的方法，例如count() 或aggregate()，我知道它返回DataFrame。我要问的是如何将GroupBy（pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy 类）对象本身转换为DataFrame。下面我会举例说明。

示例

如下构造示例DataFrame。

data_list = []
for name in ["sasha", "asa"]:
    for take in ["one", "two"]:
        row = {"name": name, "take": take, "score": numpy.random.rand(), "ping": numpy.random.randint(10, 100)}
        data_list.append(row)
data = pandas.DataFrame(data_list)

上面的DataFrame 应该如下所示（显然数字不同）。

    name  ping     score take
0  sasha    72  0.923263  one
1  sasha    14  0.724720  two
2    asa    76  0.774320  one
3    asa    71  0.128721  two

我想要做的是按列“name”和“take”（按此顺序）分组，这样我就可以获得由“name”和“take”列构建的多索引索引的DataFrame "，如下所示。

               score  ping
 name take        
sasha  one  0.923263    72
       two  0.724720    14
  asa  one  0.774320    76
       two  0.128721    71

我如何做到这一点？如果我做grouped = data.groupby(["name", "take"])，那么grouped 就是pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy 实例。这样做的正确方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你需要set_index:

data = data.set_index(['name','take'])
print (data)
            ping     score
name  take                
sasha one     46  0.509177
      two     77  0.828984
asa   one     51  0.637451
      two     51  0.658616

【讨论】：

噢噢噢！！！真的！！！！好的，当 Stack Overflow 允许我时，我会在 9 分钟内接受这个答案。谢谢。
当我尝试使用这个答案时，我得到一个AttributeError。 "无法访问 'DataFrameGroupBy' 对象的可调用属性 'set_index'，请尝试使用 'apply' 方法"
@Nate - 似乎data 不是DataFrame，而是groupby 的输出 - 所以需要g = df.groupby('col') 然后g.apply(lambda x: x['col1'].set_index())
这并没有回答实际问题：如何将 DataFrameGroupBy 转换为 DataFrame。
@JamesHirschorn - 你是对的，标题是错误的。更好的应该是如何将 MultiIndex 转换为 DataFrame 中的列。