DataFrame 上的 Python 多级索引。访问第一个索引级别的第一行以应用函数

Question

我有一个多级索引数据框。 1 级索引包含唯一键，2 级索引包含 1 级索引的日期。

代码:

import pandas as pd
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import datetime

fake_data=pd.DataFrame([(x,pd.to_datetime('04/01/2020')+relativedelta(months=y)) for x in list(range(0,11)) for y in list(range(0,11))],columns=['x','y'])
fake_data['z']=fake_data['x']*np.random.uniform(low=1,high=1000)
fake_data.set_index(['x','y'],drop=True,inplace=True)

所需的结果是，对于 1 级索引 (groupby) 的开始，并将一个新变量分配给包含基于第二级索引中的值的季度的数据帧。如何专门访问 groupby 1 级索引并应用一个函数来评估 2 级索引以生成季度？

如图所示，右侧面板是数据帧的所需结果。

Desired Results

Answer 1

使用MultiIndex.get_level_values对于提取第二级并添加 DatetimeIndex.quarter :

fake_data['qtr'] = fake_data.index.get_level_values(1).quarter
print (fake_data.head(20))
                       z  qtr
x y                          
0 2020-04-01    0.000000    2
  2020-05-01    0.000000    2
  2020-06-01    0.000000    2
  2020-07-01    0.000000    3
  2020-08-01    0.000000    3
  2020-09-01    0.000000    3
  2020-10-01    0.000000    4
  2020-11-01    0.000000    4
  2020-12-01    0.000000    4
  2021-01-01    0.000000    1
  2021-02-01    0.000000    1
1 2020-04-01  983.538088    2
  2020-05-01  983.538088    2
  2020-06-01  983.538088    2
  2020-07-01  983.538088    3
  2020-08-01  983.538088    3
  2020-09-01  983.538088    3
  2020-10-01  983.538088    4
  2020-11-01  983.538088    4
  2020-12-01  983.538088    4

如果希望始终以 0 开头，请添加 factorize :

fake_data['qtr'] = pd.factorize(fake_data.index.get_level_values(1).quarter)[0]
print (fake_data.head(20))
                      z  qtr
x y                         
0 2020-04-01   0.000000    0
  2020-05-01   0.000000    0
  2020-06-01   0.000000    0
  2020-07-01   0.000000    1
  2020-08-01   0.000000    1
  2020-09-01   0.000000    1
  2020-10-01   0.000000    2
  2020-11-01   0.000000    2
  2020-12-01   0.000000    2
  2021-01-01   0.000000    3
  2021-02-01   0.000000    3
1 2020-04-01  80.286425    0
  2020-05-01  80.286425    0
  2020-06-01  80.286425    0
  2020-07-01  80.286425    1
  2020-08-01  80.286425    1
  2020-09-01  80.286425    1
  2020-10-01  80.286425    2
  2020-11-01  80.286425    2
  2020-12-01  80.286425    2