如何在方法链中组合熊猫索引列

Question

我正在处理一个多索引panda数据帧。我的目标是将两个索引列合并为一个，而不脱离方法链。

示例：

A具有以下熊猫数据帧：

In[1]: df
Out[1]: 
value
year type color          
2018 A    red   -0.236022
blue  -1.030577
B    red    1.197374
blue  -0.496247
2019 A    red   -0.066938
blue   0.087585
B    red   -1.702598
blue   0.085282

现在，我想在此数据帧上执行一系列方法。在这些方法中间的某个位置，我想将两个索引列合并为一个。例如，我执行一个查询(type==a(，然后组合两个索引列(年份和颜色(，然后乘以(4(。所有这些都没有从链中脱离：

df2 = df 
.query('type=="A"') 
.reset_index('type', drop=True) 
.combine_indexes(["year", "type"])  # <- this is what I'm missing
.multiply(4)

所需输出为：

In[3]: df2
Out[3]: 
value
year-color          
2018-red   -0.944089
2018-blue  -4.122310
2019-red   -0.267752
2019-blue   0.350339

我在这个例子中构造了"combine_indexes"方法。有人知道是否有类似的东西吗？我知道如何组合两个索引列，但前提是我要从链中分离出来。我需要一些与链接兼容的东西。

感谢

Answer 1

如果不断链，我会把set_index移到最后：

(df.query('type=="A"')
.reset_index('type',drop=True)
.mul(4)
.assign(year_color=lambda x: [f'{a}-{b}' for a,b in x.index])
.set_index('year_color')
)

输出(原始值为np.arange(8)(

value
year_color       
2018-red        0
2018-blue       4
2019-red       16
2019-blue      20

Answer 2

关于如何加入索引级别的问题，让我们尝试Index.map:

tmp = df.query('type == "A"').droplevel('type')
# The money line:
tmp.index = tmp.index.map('{0[0]}-{0[1]}'.format)                                                                                              
tmp.index.name = 'year-color'                                                                                                                  
tmp                                                                                                                                            
value
year-color          
2018-red   -0.236022
2018-blue  -1.030577
2019-red   -0.066938
2019-blue   0.087585