学习记录647@python之pandas多重索引与列索引转行索引应用_pandas的多重行索引怎么变成行索引

需求

左表转化为右表的形式，左表是多重列索引，右表为多重行索引，这在时间序列数据中是非常 常见的。

代码

以下代码是在pycharm中的jupyter notebook中写的，然后在浏览器中打开，下载为md文档，再导入到csdn中，真是方便极了！！！

完整代码如下

import numpy as np
import pandas as pd
numbers = ['000001', '600000', '688001']
colors = [2016, 2017]
mindex=pd.MultiIndex.from_product([numbers, colors],names=['code', 'year'])
mindex
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MultiIndex([('000001', 2016),
            ('000001', 2017),
            ('600000', 2016),
            ('600000', 2017),
            ('688001', 2016),
            ('688001', 2017)],
           names=['code', 'year'])
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 #第1 2行为表头，自动转化为列的多重索引，第一列为行索引
df = pd.read_excel(io = r'test1.xlsx',header=[0,1],index_col=[0])
df.index.name='code'
df.head()
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df.columns
# 此时数据的列名是一个多重索引
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MultiIndex([(2006, 1),
            (2006, 2),
            (2006, 3),
            (2006, 4),
            (2007, 1),
            (2007, 2),
            (2007, 3),
            (2007, 4)],
           names=['year', 'quarter'])
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df_quarter=df.stack() #列转化为行索引
df_quarter.head()
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s_year=df_quarter.stack() #列转化为行索引，再转化一次，这个时候，行就是多重索引了，code,quarter,year
s_year
1
2

code       quarter  year
000001.SZ  1        2006    100000
                    2007    200000
           2        2006    100001
                    2007    200000
           3        2006    100002
                    2007    200000
           4        2006    100003
                    2007    200000
000002.SZ  1        2006    100000
                    2007    200001
           2        2006    100001
                    2007    200001
           3        2006    100002
                    2007    200001
           4        2006    100003
                    2007    200001
000003.SZ  1        2006    100000
                    2007    200002
           2        2006    100001
                    2007    200002
           3        2006    100002
                    2007    200002
           4        2006    100003
                    2007    200002
000004.SZ  1        2006    100000
                    2007    200003
           2        2006    100001
                    2007    200003
           3        2006    100002
                    2007    200003
           4        2006    100003
                    2007    200003
000005.SZ  1        2006    100000
                    2007    200004
           2        2006    100001
                    2007    200004
           3        2006    100002
                    2007    200004
           4        2006    100003
                    2007    200004
dtype: int64
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df_year=s_year.to_frame()
df_year=df_year.swaplevel(1,2,axis=0) #多级索引中quarter year 交换位置
df_year.rename(columns={0:'值'},inplace=True)
df_year.sort_index(inplace=True) #排个序
df_year
1
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5

df_year.to_excel('s_year.xlsx') #保存
# s_year.to_excel('s_year.xlsx',merge_cells=False) 不合并单元格
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