私はインデックスで作業しているデータは複合です。つまり、アイテム名とタイムスタンプの両方を持っています。 [email protected]|2013-05-07 05:52:51 +0200。PandasのインデックスをMultiIndex（階層インデックス）に変換
同じ電子メールがグループ化されるように階層索引を作成したいので、DataFrameインデックスをMultiIndexに変換する必要があります（たとえば、上記のエントリの場合は - ([email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200)）。
これを行う最も便利な方法は何ですか？
我々は階層索引を作成することができますDATAFRAME
import pandas as pd
df = pd.read_csv("input.csv", index_col=0) # or from another source
タプルに各インデックスをマッピングする機能（以下、それはこの質問から、たとえばある）
def process_index(k):
return tuple(k.split("|"))
を持っていたら、
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([process_index(k) for k,v in df.iterrows()])
代替の方法は、2つの列を作成してから次のように設定することです。インデックス（元のインデックスが削除されます）：
df['e-mail'] = [x.split("|")[0] for x in df.index]
df['date'] = [x.split("|")[1] for x in df.index]
df = df.set_index(['e-mail', 'date'])
またはさらに短い
df['e-mail'], df['date'] = zip(*map(process_index, df.index))
df = df.set_index(['e-mail', 'date'])
私の好みは、最初の列としてこれを読み込むことであろう（すなわち、おそらくこれはクリーナー行うことができます（マルチインデックスにこれを送り、その後
csv = '\n'.join(['[email protected]|2013-05-07 05:52:51 +0200, 42'] * 3)
df = pd.read_csv(StringIO(csv), header=None)
In [13]: df[0].str.split('|')
Out[13]:
0 [[email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200]
1 [[email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200]
2 [[email protected], 2013-05-07 05:52:51 +0200]
Name: 0, dtype: object
と）：ないインデックスなど）、あなたはstrの分割方法を使用することができますか？
m = pd.MultiIndex.from_arrays(zip(*df[0].str.split('|')))
は0番目の列を削除します。そして新しいマルチインデックスにインデックスを設定します。pandas>=0.16.0では、我々はインデックスに.strアクセサを使用することができます
del df[0]
df.index = m
In [17]: df
Out[17]:
1
[email protected] 2013-05-07 05:52:51 +0200 42
2013-05-07 05:52:51 +0200 42
2013-05-07 05:52:51 +0200 42
。これは、次のを可能にします：
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index.str.split('|').tolist())
（注：私は、より直観的に試してみました：pd.MultiIndex.from_arrays(df.index.str.split('|'))が、私にエラーを与える何らかの理由で。）
これはとても役に立ちました。しかし、私が見る限り、set_index（）を呼び出すと、デフォルトはinplace = Falseなので、inplace = Trueを使用するか、dfをそれ自身に戻す必要があります。 – Moot
@Mootありがとうございました。タイプミスかバック（4年前）のどちらかは、デフォルトでは「インプレース」でした。 –
素晴らしい！しかし、2つの場所がありました - コードの最初のスニペットを確認してください... – Moot