将级别附加到 pandas MultiIndex答案

【问题标题】：Append a level to a pandas MultiIndex将级别附加到 pandas MultiIndex
【发布时间】：2018-11-09 13:46:40
【问题描述】：

假设我有一个带有三个索引“a”、“b”和“c”的 pandas 数据框 - 如何从数组中添加第四个索引并将其名称同时设置为“d”？

这行得通：

df.set_index(fourth_index, append=True, inplace=True)
df.index.set_names(['a','b','c','d'], inplace=True)

但我正在寻找不需要我再次命名前三个索引的东西，例如（这不起作用）：

df.set_index({'d': fourth_index}, append=True, inplace=True)

我在这里缺少一些功能吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas indexing multi-index

【解决方案1】：

将fourth_index 添加为列，然后调用set_index。名称被保留。

df = df.assign(d=fourth_index).set_index('d', append=True)

请注意，如果您担心内存问题，那么您所做的一切都很好。为了更少的字符而牺牲性能是没有意义的。

演示

df
          a   b   c   d
l1  l2                 
bar one  24  13   8   9
    two  11  30   7  23
baz one  21  31  12  30
    two   2   5  19  24
foo one  15  18   3  16
    two   2  24  28  11
qux one  23   9   6  12
    two  29  28  11  21

df.assign(l3=1).set_index('l3', append=True)

             a   b   c   d
l1  l2  l3                
bar one 1   24  13   8   9
    two 1   11  30   7  23
baz one 1   21  31  12  30
    two 1    2   5  19  24
foo one 1   15  18   3  16
    two 1    2  24  28  11
qux one 1   23   9   6  12
    two 1   29  28  11  21

【讨论】：

谢谢！不担心性能 - 更担心我需要在多个位置控制其他三列的名称这一事实，我想保持它们原样而不是重新定义它们以与以前相同:-)

【解决方案2】：

为什么不直接保存之前值的名称，即

old_names = df.index.names
df.set_index(fourth_index, append=True, inplace=True)
df.index.set_names(old_names + ['d'], inplace=True)

这样可以保持良好性能的好处，并且不需要您重新输入旧名称。

【讨论】：

【解决方案3】：

set_names 支持特定于关卡的（重新）命名

df.set_index(fourth_index, append=True, inplace=True)
df.index.set_names('d', level=df.index.nlevels-1, inplace=True)

也可以在一行中不用inplace：

df.index = df.set_index(fourth_index, append=True).index.set_names('d', level=df.index.nlevels)

【讨论】：