python - Pandas 重新索引多索引无法正常工作

Question

我有一个 pandas ( 版本 1.0.5 ) DataFrame与 MultiIndex两个级别，f.i.喜欢:

mi = pd.MultiIndex.from_product((('a', 'c'), (5, 12)))
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(4, 2), index=mi, columns=['x', 'y'])

我要 reindex 一级 MultiIndex 中包含键 ['a', 'b', 'c', 'd'] .缺失值应该用 np.nan 填充.
对于 非多索引 数据框，我只是用 df.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd']) 重新索引.
现在 与 MultiIndex ，我认为这应该有效(我还尝试了参数 labels 、 axis 和 index 的所有其他组合):

df.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], level=0)

但相反，它似乎完全忽略了 reindex方法并返回未更改的数据帧:

             x         y
a 5   0.696469  0.286139
  12  0.226851  0.551315
c 5   0.719469  0.423106
  12  0.980764  0.684830

我可以重新索引 MultiIndex 的唯一方法是通过 完全生成一个新的 MultiIndex :

df.reindex(index=pd.MultiIndex.from_product((
    ['a', 'b', 'c', 'd'], df.index.get_level_values(1).unique())))

恕我直言，必须有一种更简单的方法来做到这一点，否则我在参数中看不到任何用处 level的 reindex方法。此外，我经常有几个索引级别，这使得重新索引非常麻烦。
我错过了什么吗？ 知道如何直接重新索引而不必显式生成新的多索引吗？

Answer 1

这种行为不是预期的。路过level论据 reindex在 MultiIndex看来还是破了pandas版本 1.2.3。 github上有一个问题涉及这个:
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/25460