将 DataFrame 对象上的 Pandas 日期时间索引转换为具有“月”和“年”级别的 *MultiIndex*答案

【问题标题】：Converting a Pandas datetime index on a DataFrame object to *MultiIndex* with the levels "month" and "year"将 DataFrame 对象上的 Pandas 日期时间索引转换为具有“月”和“年”级别的 *MultiIndex*
【发布时间】：2017-07-27 04:20:54
【问题描述】：

假设我有一个包含 monthly datetime 索引的数据表（以下代码给出了两年，从 1 月到 12 月）：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
N = 12*2
c = [datetime(1970 + i//12, (i%12)+1, 1) for i in range(N)]
d = pd.DataFrame(np.random.rand(N), index=c)
print(d)

将DateTimeIndex 转换为具有单独级别 month 和year 的MultiIndex 的最佳方法是什么？也许有一种方法可以通过groupby 做到这一点，但我不确定。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

您可以从year 和month 构造一个MultiIndex 对象并将其分配给数据框的索引：

import pandas as pd
d.index = pd.MultiIndex.from_arrays([d.index.year, d.index.month])

d.index
# MultiIndex(levels=[[1970, 1971], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]],
#            labels=[[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, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]])

d.head()

#                  0
#1970   1   0.657130
#       2   0.047241
#       3   0.984799
#       4   0.868508
#       5   0.678536

【讨论】：

【解决方案2】：

d.index = pd.MultiIndex.from_tuples(d.reset_index()['index'].\
                                    apply(lambda x:(x.year,x.month)))

【讨论】：