重置熊貓

Question

我在python從pd.concat來與重複多指標一個大熊貓數據幀的重複多指標：

 customer_id 
0 0 46841769 
    1 4683936 
1 0 8880872 
    1 8880812 
0 0 8880873 
    1 1000521 
1 0 1135488 
    1 5388773 

否，我將重置僅多指標的第一索引，以使得我在索引上得到一個重複的數字。事情是這樣的：

 customer_id 
0 0 46841769 
    1 4683936 
1 0 8880872 
    1 8880812 
2 0 8880873 
    1 1000521 
3 0 1135488 
    1 5388773 

一般情況下，我有大約5神達記錄，而不是最大的機器。所以我正在尋找一個高效的內存解決方案。

ignore_index =在pd.concat中爲true不起作用，因爲那時我失去了Multiindex。

非常感謝

Answer 1

您可以通過get_level_valuesto_series轉換第一級，然後將其與shift ED值進行比較，並添加cumsum對數和最後使用MultiIndex.from_arrays：

a = df.index.get_level_values(0).to_series() 
a = a.ne(a.shift()).cumsum() - 1 

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([a, df.index.get_level_values(1)], names=df.index.names) 

df.index = mux 

或者：

df = df.set_index(mux) 

---

print (df) 
    customer_id 
0 0  46841769 
    1  4683936 
1 0  8880872 
    1  8880812 
2 0  8880873 
    1  1000521 
3 0  1135488 
    1  5388773