python - 将元组转换为 Pandas Dataframe 中的多个索引

Question

我从这样的字典开始:

dict = {(100000550L, u'ActivityA'): {'bar__sum': 14.0, 'foo__sum': 12.0},
        (100001799L, u'ActivityB'): {'bar__sum': 7.0, 'foo__sum': 3.0}}

当转换为 DataFrame 时，将 (id, activitytype) 的元组作为列标题:

df = DataFrame(dict).transpose()

                        bar__sum  foo__sum
(100000550, ActivityA)        14        12
(100001799, ActivityB)         7         3

如何将索引中的元组转换为 MultiIndex？也就是说，最终结果看起来像这样:

                        bar__sum  foo__sum
id        act_type
100000550 ActivityA        14        12
100001799 ActivityB         7         3

执行此操作的最佳方法是什么？我缺少有关 DataFrame 创建的某些选项吗？或者它应该通过列表理解发生，这对我来说效率低下。

Answer 1

如果您想转换索引您的数据框:

>>> df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index)
>>> df
                     bar__sum  foo__sum
100000550 ActivityA        14        12
100001799 ActivityB         7         3

>>> df.index.names = ['id', 'act_type']
>>> df
                     bar__sum  foo__sum
id        act_type                     
100000550 ActivityA        14        12
100001799 ActivityB         7         3

您还可以直接从字典创建DataFrame(d 是您的字典，不要调用您的变量dict，因为它会隐藏标准 Python 字典):

>>> pd.DataFrame(d.values(), index=pd.MultiIndex.from_tuples(d.keys(), names=['id', 'act_type']))
                     bar__sum  foo__sum
id        act_type                     
100001799 ActivityB         7         3
100000550 ActivityA        14        12

注意 values() 和 keys() 是 always in the same order ，所以不用担心。