python - Pandas:将 MultiIndex 添加到仅包含 1 行的 DataFrame

Question

我有一个小数据框，如下所示:

和一个元组，例如:(Timestamp('2009-02-27 09:45:00'), 'bloomberg', 'Chicago PMI')

我想在 DataFrame 上创建一个多索引，这样它的内容如下:

当尝试构造 MultiIndex 时:
MI=pd.MultiIndex(index, (0,0,0))
我遇到以下错误:
TypeError: Index(...) 必须用某种集合调用，Timestamp('2009-02-27 09:45:00') 已通过
这似乎意味着不允许有一个带有 MultiIndex 的 1 行 DataFrame？

我正在遍历 mysql 数据库以检索那些 1 行 DataFrame，然后将它们连接起来。尝试使用 concat 命令中的 keys 参数会产生另一组问题，因此希望可以使用 MultiIndex 创建此 1 行 DataFrame

下面是重建数据帧的数据:
将 pandas 导入为 pd
从 Pandas 导入时间戳
dikt={'actual': {0: '34.2'}, 'previous': {0: '33.3'}, 'forecast': {0: '33.0'}, 'importance': {0: 81.300799999999995}}
pd.DataFrame(dikt, columns=['actual', 'forecast', 'previous', 'importance'])

Answer 1

设置

df = pd.DataFrame(
    [[34.2, 33., 33.3, 81.3008]],
    columns=['actual', 'forecast', 'previous', 'importance'])

tup = (pd.Timestamp('2009-02-27 09:45:00'), 'bloomberg', 'Chicago PMI')

使用 pd.MultiIndex 对象重新分配索引

df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([tup])
df

用列表列表重新分配索引

df.index = [[i] for i in tup]
df

使用 rename
的方式非常糟糕这很糟糕，因为它为每一行分配了相同的 TUPLE

df.rename(index=lambda x: tup)