将 MultiIndex 数据框重塑为表格格式答案

【问题标题】：Reshape MultiIndex dataframe to tabular format将 MultiIndex 数据框重塑为表格格式
【发布时间】：2018-04-04 17:15:24
【问题描述】：

给定一个示例 MultiIndex：

idx = pd.MultiIndex.from_product([[0, 1, 2], ['a', 'b', 'c', 'd']])    
df = pd.DataFrame({'value' : np.arange(12)}, index=idx)

df

     value
0 a      0
  b      1
  c      2
  d      3
1 a      4
  b      5
  c      6
  d      7
2 a      8
  b      9
  c     10
  d     11

我怎样才能有效地将其转换为像这样的表格格式？

   a  b   c   d
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

此外，鉴于上面的数据框，我怎样才能将其恢复到原来的多索引状态？

我尝试过的：

pd.DataFrame(df.values.reshape(-1, df.index.levels[1].size), 
             index=df.index.levels[0], columns=df.index.levels[1])

这适用于第一个问题，但我不确定如何从那里恢复原状。

【问题讨论】：

df['value'].unstack()?
@Zero 太明显了... unstack/stack。你可以创建一个答案......我可以标记它。

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

使用unstack 和stack

In [5359]: dff = df['value'].unstack()

In [5360]: dff
Out[5360]:
   a  b   c   d
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

In [5361]: dff.stack().to_frame('name')
Out[5361]:
     name
0 a     0
  b     1
  c     2
  d     3
1 a     4
  b     5
  c     6
  d     7
2 a     8
  b     9
  c    10
  d    11

【讨论】：

问这个问题让我看到了stack和unstack的真正目的。

【解决方案2】：

通过使用get_level_values

pd.crosstab(df.index.get_level_values(0),df.index.get_level_values(1),values=df.value,aggfunc=np.sum)
Out[477]: 
col_0  a  b   c   d
row_0              
0      0  1   2   3
1      4  5   6   7
2      8  9  10  11

【讨论】：

但是crosstab是我最喜欢的，所以我还是喜欢这个答案。
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 你知道..我想到的第一个方法是unstack(-1) :-)

【解决方案3】：

在使用 stack/unstack 时您应该考虑的另一种选择（尽管在这种情况下 unstack 显然更好！）是pivot_table：

In [11]: df.pivot_table(values="value", index=df.index.get_level_values(0), columns=df.index.get_level_values(1))
Out[11]:
   a  b   c   d
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

【讨论】：

只是好奇，get_level_values 比 levels[i] 有什么好处？
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 我不这么认为，唯一的问题是有时通过名称引用级别更好，get_level_values 允许（所以习惯于编写它）。