パンダデータフレームを使用してCSVファイルを処理する

Question

このテーブルを他の状態に変換する方法を教えてもらえますか？

row data:

ただ、このように：

       frequency 
event day  enrollment_id   
access 01   14333     2 
        14343     14 
        14391     1 
        14469     1 
        35220     9 
        35307     2 
        35442     2 
        61263     1 
        140486     1 
     02   14320     9 
        14321     4 
        14322     30 
        14324     3 
        14325     2 
wiki 01   35517     1 
        76933     1 
        111900     3 
     02   47872     1 
        47875     1 
        148426     1 
     03   60416     1 
        96487     2 
        96502     2 
        96505     1 
        96513     2 
     2014-07-24 200888     1 

Answer 1

あなたはthis functionを使用することができます。

デモ：あなたは簡単に代わり、クリップボードのファイルから読み込むには、この機能を採用することができ

# first copy the file contents into clipboard 
In [184]: df = read_clipboard_mi(index_names_row=1) 

In [185]: df 
Out[185]: 
           frequency 
event day  enrollment_id 
access 01   14333     2 
        14343     14 
        14391     1 
        14469     1 
        35220     9 
        35307     2 
        35442     2 
...         ... 
wiki 02   148426     1 
     03   60416     1 
        96487     2 
        96502     2 
        96505     1 
        96513     2 
     2014-07-24 200888     1 

[26 rows x 1 columns] 

In [186]: df.index 
Out[186]: 
MultiIndex(levels=[['access', 'wiki'], ['01', '02', '03', '2014-07-24'], [14320, 14321, 14322, 14324, 14325, 14333, 14343, 14391, 14469, 352 
20, 35307, 35442, 35517, 47872, 47875, 60416, 61263, 76933, 96487, 96502, 96505, 96513, 111900, 140486, 148426, 200888]], 
      labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1 
, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3], [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 16, 23, 0, 1, 2, 3, 4, 12, 17, 22, 13, 14, 24, 15, 18, 19, 20, 21, 25]], 
      names=['event', 'day', 'enrollment_id']) 

PS ...

Answer 2

私は日にMultiIndexの第二のレベルを変更する必要があればと思う：

a = df.index.get_level_values(0) 
b = df.index.get_level_values(1).day 
c = df.index.get_level_values(2) 
df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([a,b,c], names=['event', 'day', 'enrollment_id']) 

しかし、必要性が第2のレベルを数える場合bの場合SE：

b = df.groupby(level=1).cumcount().add(1).astype(str).str.zfill(2) 

---

マルチインデックスDataFrameを作成する必要がある場合：

df = pd.read_csv(file).set_index(['event', 'day', 'enrollment_id'])