折叠多索引数据框以进行回归答案

【问题标题】：Collapsing a Multiindex DataFrame for Regression折叠多索引数据框以进行回归
【发布时间】：2016-02-24 23:13:40
【问题描述】：

我有一个包含解释变量df 的多索引数据帧和一个包含响应变量df_Y 的数据帧

# Create DataFrame for explanatory variables
np.arrays = [['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'], 
             [1, 2, 3, 1, 2, 3]]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,2),
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples(zip(*np.arrays)),
                  columns=['X1', 'X2'])

# Create DataFrame for response variables
df_Y = pd.DataFrame([1, 2, 3], columns=['Y'])

我只能对索引为foo 的单级DataFrame 执行回归

df_X = df.ix['foo']    # using only 'foo'
reg = linear_model.Ridge().fit(df_X, df_Y)
reg.coef_

问题：但是，由于Y 变量对于foo 和bar 两个级别都是相同的，所以如果我们还包括bar，我们可以获得两倍的回归样本。

重塑/折叠/取消堆叠多级 DataFrame 以便我们可以利用所有数据进行回归的最佳方法是什么？ 其他级别的行数可能少于df_Y

抱歉，措辞令人困惑，我不确定正确的术语/措辞

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

可以删除第一个索引，然后连接将起作用：

df.index = df.index.drop_level()
df = df.join(df_Y)

【讨论】：