Pandas如何将两个多级索引合并为一个

在本文中，我们将介绍在Pandas中如何将两个多级索引合并为一个。首先，我们需要了解多级索引的概念。多级索引包括两个或多个级别的索引，可以在DataFrame中使用。

多级索引

多级索引是Pandas中非常强大和有用的工具之一。它允许我们将高维数据转换为低维数据，以便更容易地处理和可视化。多级索引可以在不同的维度上对数据进行分组，并根据这些分组对数据进行操作。

例如，在一个由销售时间、地点和产品组成的数据集中，我们可以使用多级索引将数据按地点和产品分组，以便更好地了解不同地点销售情况和产品销售情况的变化。

下面是一个由日期、区域和销售额构成的多级索引DataFrame：

                 Sales
Date       Region    
2020-01-01 East     100
           West     200
2020-01-02 East     150
           West     250

从上面的数据集中可以看出，该DataFrame有两个级别的索引：“日期”和“地区”。现在我们的任务是将这些多级索引合并为一个。

将两个多级索引合并为一个

在Pandas中，我们可以使用reset_index()函数来将多级索引转换为单级索引。然后，我们可以使用set_index()函数将新选择的索引添加回DataFrame。

下面是一些示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个多级索引DataFrame
data = {'Sales': [100, 200, 150, 250]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('2020-01-01', 'East'), 
                                   ('2020-01-01', 'West'),
                                   ('2020-01-02', 'East'), 
                                   ('2020-01-02', 'West')], 
                                  names=['Date', 'Region'])
df = pd.DataFrame(data=data, index=index)

# 将多级索引转为单级索引
df_reset = df.reset_index()

# 将单级索引合并为一个
df_merged = df_reset['Date'] + '_' + df_reset['Region']
df_reset['New_Index'] = df_merged

# 重新设置索引
df_new = df_reset.set_index('New_Index')
df_new.drop(['Date', 'Region'], axis=1, inplace=True)

print(df_new)

输出结果如下：

              Sales
New_Index         
2020-01-01_East   100
2020-01-01_West   200
2020-01-02_East   150
2020-01-02_West   250

首先，我们使用MultiIndex.from_tuples()函数创建一个多级索引DataFrame。然后，我们使用reset_index()函数将多级索引转换为单级索引。接下来，我们创建一个新列“New_Index”，并将“日期”和“地区”的值组合成一个字符串。最后，我们使用set_index()函数将新创建的索引添加回DataFrame中，并删除旧的索引列。