python - multiindex - pandas xs

Convertir Pandas Multi-Index en columna

Question

Tengo un marco de datos con 2 niveles de índice:

                         value
Trial    measurement
    1              0        13
                   1         3
                   2         4
    2              0       NaN
                   1        12
    3              0        34 

Lo cual quiero convertir en esto:

Trial    measurement       value

    1              0        13
    1              1         3
    1              2         4
    2              0       NaN
    2              1        12
    3              0        34 

¿Cómo puedo hacer esto mejor?

Lo necesito porque quiero agregar los datos como se indica aquí , pero no puedo seleccionar mis columnas de esa manera si están en uso como índices.

Answer 1

El reset_index () es un método de marco de datos de pandas que transferirá valores de índice al marco de datos como columnas. La configuración predeterminada para el parámetro es drop = False (que mantendrá los valores del índice como columnas).

Todo lo que tiene que hacer es agregar .reset_index(inplace=True) después del nombre del DataFrame:

df.reset_index(inplace=True)  

Answer 2

Esto realmente no se aplica a su caso, pero podría ser útil para otros (como yo hace 5 minutos) para saber. Si el multindex de uno tiene los mismos nombres:

                         value
Trial        Trial
    1              0        13
                   1         3
                   2         4
    2              0       NaN
                   1        12
    3              0        34 

df.reset_index(inplace=True) fallará porque las columnas creadas no pueden compartir nombres.

Por lo tanto, debe cambiar el nombre del multindex con df.index = df.index.set_names([''Trial'', ''measurement'']) para obtener:

                           value
Trial    measurement       

    1              0        13
    1              1         3
    1              2         4
    2              0       NaN
    2              1        12
    3              0        34 

Y luego df.reset_index(inplace=True) funcionará como un amuleto.

Encontré este problema después de agrupar por año y mes en una columna de fecha y hora (no índice) llamada live_date , lo que significaba que tanto el año como el mes se llamaban live_date .