python - 将 csv 数据加载到 pandas 数据帧后如何添加 MultiIndex？

Question

在将 csv 数据加载到现有的 pandas 数据框中后，我尝试向其中添加额外的索引行。

假设我像这样加载数据:

columns = ['Relative_Pressure','Volume_STP']
df = pd.read_csv(StringIO(contents), skiprows=4, delim_whitespace=True,index_col=False,header=None)
df.columns = columns

其中contents是csv格式的字符串。生成的 DataFrame 可能如下所示:

为了清楚起见，我现在想向 DataFrame 添加额外的索引行，如下所示 here :

但是，在链接中，这些多个索引行是在创建 DataFrame 时立即生成的。我想添加例如unit 的行或 descr 到列。

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以通过专门创建索引，然后将其与读取数据分开分配给列，从而在列上创建MultiIndex。

我将使用 link you provided 中的示例。第一种方法是在创建数据框时创建 MultiIndex:

df = pd.DataFrame({('A',1,'desc A'):[1,2,3],('B',2,'desc B'):[4,5,6]})
df.columns.names=['NAME','LENGTH','DESCRIPTION']
df

NAME             A      B
LENGTH           1      2
DESCRIPTION desc A desc B
0                1      4
1                2      5
2                3      6

如上所述，这不是您所追求的。相反，您可以创建数据框(例如，从您的文件中)，然后从一组列表中创建MultiIndex，然后将其分配给列:

df = pd.DataFrame({'desc A':[1,2,3], 'desc B':[4,5,6]})

# Output
   desc A  desc B
0       1       4
1       2       5
2       3       6

# Create a multiindex from lists
index = pd.MultiIndex.from_arrays((['A', 'B'],  [1, 2], ['desc A', 'desc B']))

# Assign to the columns
df.columns = index


# Output
       A      B
       1      2
  desc A desc B
0      1      4
1      2      5
2      3      6


# Name the columns
df.columns.names = ['NAME','LENGTH','DESCRIPTION']

# Output
NAME             A      B
LENGTH           1      2
DESCRIPTION desc A desc B
0                1      4
1                2      5
2                3      6

还有其他方法可以构造 MultiIndex，例如 from_tuples 和 from_product。您可以阅读更多关于 Multi Indexes in the documentation 。