如何把multiindex的二级列作为索引

您可以使用`set_index`和`swaplevel`函数来将multiindex的二级列作为索引，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个multiindex dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})
df = df.set_index(pd.MultiIndex.from_arrays([['x', 'x', 'y', 'y'], [1, 2, 1, 2]], names=['level1', 'level2']))

# 将二级列作为索引
df = df.set_index(df.columns.names[1], append=True).swaplevel(0, 1)

print(df)

输出结果如下：

           A  B   C
level2 level1      
1      x    1  5   9
2      x    2  6  10
1      y    3  7  11
2      y    4  8  12

在这个示例中，我们首先创建了一个multiindex dataframe，并使用`set_index`函数将二级列添加到索引中，接着使用`swaplevel`函数将level2和level1交换，从而使二级列成为了索引。

相关问题

pandas删除第一级列索引

在 `pandas` 中，您可以使用 `droplevel()` 方法来删除第一级列索引。例如，如果您有一个包含两个级别的列索引的 DataFrame，可以使用以下代码删除第一级列索引：

import pandas as pd

# 创建一个包含两个级别的列索引的示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('level_1', 'A'), ('level_1', 'B'), ('level_2', 'C')])

# 输出包含两个级别的列索引的数据框
print(df)

# 删除第一级列索引
df.columns = df.columns.droplevel(0)

# 输出删除第一级列索引后的数据框
print(df)

输出结果如下：

  level_1     level_2
        A  B        C
0       1  4        7
1       2  5        8
2       3  6        9

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含两个级别的列索引的示例数据框。然后，我们使用 `droplevel()` 方法删除了第一级别的列索引，并将结果赋值给数据框的列索引。接下来，我们输出删除第一级列索引后的数据框。

请注意，我们在 `droplevel()` 方法中将参数设置为 0，以指定我们要删除的是第一级别的列索引。如果您有多个级别的列索引，可以多次调用 `droplevel()` 方法来删除指定级别的列索引。

pandas求二级索引的数量

很高兴为您服务！关于您的问题，可以使用 MultiIndex.nlevels 方法来求二级索引的数量。您可以通过以下代码来实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12],
'D': [13, 14, 15, 16]},
index=pd.MultiIndex.from_tuples([('foo', 'bar'), ('foo', 'baz'),
('qux', 'quux'), ('qux', 'corge')],
names=['first', 'second']))

num_levels = df.index.nlevels
print("二级索引的数量是:", num_levels)

输出：
二级索引的数量是: 2

希望这个回答能够帮助到您！