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pandas 將多索引 dafaframe 的索引重置為日期值并將其他索引轉(zhuǎn)換為列

pandas 將多索引 dafaframe 的索引重置為日期值并將其他索引轉(zhuǎn)換為列

月關(guān)寶盒 2023-04-11 16:11:56
我有一個(gè)多索引數(shù)據(jù)框,如下所示:                                                                   numberlocation                   category         created_on  Arab Republic of Egypt      ACCESS          2018-06-25 00:00:00        4                            ACCOUNT         2018-04-24 04:00:00        3                                            2018-05-31 04:00:00        3                                            2018-06-28 00:00:00        3                        ACTIVE DIRECTORY    2018-04-01 00:00:00        3... ... ... ...United States of America    WINDOWS 10      2018-09-25 04:00:00        8                                            2018-09-25 08:00:00       13                                            2018-09-26 08:00:00       12                                            2018-09-27 08:00:00        8                                            2018-09-27 12:00:00        9我想將其轉(zhuǎn)換為以日期列為索引的數(shù)據(jù)框,但不丟失列號(hào)中的計(jì)數(shù),新數(shù)據(jù)框應(yīng)該是這樣的:created_on              number       category       location2018-06-25 00:00:00          4       ACCESS         Arab Republic of Egypt2018-04-24 04:00:00          3       ACCOUNT        Arab Republic of Egypt2018-05-31 04:00:00          3       ACCOUNT        Arab Republic of Egypt2018-06-28 00:00:00          3       ACCOUNT        Arab Republic of Egypt2018-04-01 00:00:00          3  ACTIVE DIRECTORY    Arab Republic of Egypt     ... ... ... ...2018-09-25 04:00:00          8     WINDOWS 10       United States of America2018-09-25 08:00:00         13     WINDOWS 10       United States of America2018-09-26 08:00:00         12     WINDOWS 10       United States of America2018-09-27 08:00:00          8     WINDOWS 10       United States of America2018-09-27 12:00:00          9     WINDOWS 10       United States of America我怎樣才能做到這一點(diǎn)?
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繁星點(diǎn)點(diǎn)滴滴

TA貢獻(xiàn)1803條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

swaplevel在級(jí)別上使用0,2然后reset_index在級(jí)別1和上使用2:


df1 = df.swaplevel(0, 2).reset_index(level=[1, 2])

或者另一個(gè)想法先使用然后在列上reset_index使用:set_indexcreated_at


df1 = df.reset_index().set_index('created_on')

結(jié)果:


print(df1)

                             category                  location  number

created_on                                                             

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反對(duì) 回復(fù) 2023-04-11
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