ピボットされたDataframeで2つの列を結合します。

Question

私は2つの列を結合しようとしています（YearとQuarter）。私は、SQLからデータを引き出し、下図のようにそれを旋回しています

df3 = pd.pivot_table(df, index=["Year", "Q"], columns='Area', values="Lows", aggfunc=np.sum, fill_value=0) 

私は今、チャート上の目的のために一緒に列YearとQに参加したいと思いますが、私のインデックスはめちゃめちゃているように見えます。以下は、データフレームの表示方法です。

Before: 
Year Q 
2003 1 
     2 
     3 
     4 
2004 1 
     2 

Desired output: 
Period 
2003 1 
2003 2 
2003 3 
2003 4 

Answer 1

これは動作するはずです：

df3.index = df3.index.to_series().apply(lambda x: ' '.join([str(y) for y in x])) 

より一般

join = lambda x, delim=' ': delim.join([str(y) for y in x]) 

df3.index = df3.index.to_series().apply(join, delim=' ') 

Answer 2

別速く解決策：

df.index = ['{} {}'.format(idx[1], idx[0]) for idx in df.index] 

を

と

df.index = [' '.join((str(idx[0]), str(idx[1]))) for idx in df.index] 

タイミング：

In [190]: %timeit df.index.to_series().apply(lambda x: ' '.join([str(y) for y in x])) 
10 loops, best of 3: 44.5 ms per loop 

In [191]: %timeit [' '.join((str(idx[0]), str(idx[1]))) for idx in df.index] 
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop 

In [192]: %timeit ['{} {}'.format(idx[1], idx[0]) for idx in df.index] 
100 loops, best of 3: 19.2 ms per loop 

コードタイミング用：

df = pd.DataFrame({'A':[2,2,2,1,7,2], 
        'B':[5,5,5,4,7,4], 
        'C':[7,8,9,4,8,1]}) 

df = df.groupby(['A','B']).sum() 
df = pd.concat([df]*10000) 
print (df) 

私は私の年と四半期の列が削除されたとしてそれが何をしたかわからない