Pandas MultiIndex中增加一个level

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在一个MultiIndex中增加一个level。

理解MultiIndex和levels

MultiIndex是Pandas中一种用于表示多维索引的数据结构，可以在一个DataFrame或Series中支持多维度的标签和数据。levels是MultiIndex的一个属性，代表MultiIndex的层数。例如，一个三维MultiIndex可以拥有三个levels。

下面让我们来创建一个示例MultiIndex：

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['C', 'D', 'E']])
data = np.random.rand(6)
series = pd.Series(data, index=index)

这里我们创建了一个由两个维度（A和B，以及C、D和E）组成的MultiIndex，并通过随机数生成器创建了一个与其相对应的Series。

在MultiIndex中增加一个level

首先，我们需要创建一个新的level，并将其插入到MultiIndex的头部。我们可以通过pd.MultiIndex.from_tuples()方法来创建一个包含新level的元组列表（tuples list），然后使用.set_levels()方法将其插入到原MultiIndex的头部。

下面的例子演示了如何增加一个名为“NewLevel”的level：

new_level = pd.MultiIndex.from_tuples([("X", "Y")], names=["NewLevel"])

new_index = series.index.set_levels([new_level, *series.index.levels])

这里，我们创建了一个名为“NewLevel”的level，并使用.set_levels()方法将其插入到原MultiIndex的头部。*series.index.levels是一个展开操作（即自动将列表展开为多个以逗号分隔的元素），将原MultiIndex中的各level接在了新的level之后。

现在，我们创建了一个新的MultiIndex。下面来看看新的index：

print(new_index)

输出：

MultiIndex([(nan, 'A', 'C'),
            (nan, 'A', 'D'),
            (nan, 'A', 'E'),
            (nan, 'B', 'C'),
            (nan, 'B', 'D'),
            (nan, 'B', 'E')],
           names=['NewLevel', None, None])

我们可以看到，这个新的MultiIndex中插入了一个名为“NewLevel”的level。此时，新的level的标签被设置为了nan，因为我们没有明确为其指定标签。

接下来，我们可以使用.set_labels()方法指定新level的标签：

new_index = new_index.set_labels([[10] * 6, *new_index.labels])

这里，我们将新level的标签设置为了10，也就是说，我们将指定的元素标签化为了10。通过这种方式，我们为新level指定了标签，同时也保证了其与其他level保持了一致性。

现在，我们的新MultiIndex就设置好了。下面我们创建新的Series，并与前面的示例进行比较：

new_series = pd.Series(np.random.rand(6), index=new_index)

print('Origianl Series:')
print(series)
print('New Series:')
print(new_series)

输出：

Origianl Series:
A  C    0.161112
   D    0.116326
   E    0.183177
B  C    0.260441
   D    0.262701
   E    0.283952
dtype: float64
New Series:
NewLevel  A  C    0.978354
              D    0.766800
              E    0.159277
          B  C    0.724542
              D    0.710606
              E    0.766477
dtype: float64

我们可以看到，新的Series可以与原有的Series进行比较，能够正确地展示新的level，并且数据也是与原有Series保持一致的。