顯示在熊貓中使用multiindexing時的所有索引值

Question

我希望在查看我的DataFrame時能夠看到multiIndex的所有值，包括後續行在其中一個級別具有相同索引時的情況。這裏有一個例子：

arrays = [['20', '50', '20', '20'],['N/A', 'N/A', '10', '30']] 
tuples = list(zip(*arrays)) 
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Jim', 'Betty']) 
pd.DataFrame([np.random.rand(1)]*4,index=index) 

輸出是：

       0 
Jim   Betty   
20   N/A   0.954973 
50   N/A   0.954973 
20   10   0.954973 
      30   0.954973 

我想有一個20也是在西南角。也就是說，我想我的數據框是：

       0 
Jim   Betty   
20   N/A   0.954973 
50   N/A   0.954973 
20   10   0.954973 
20   30   0.954973 

大熊貓能做到這一點嗎？

Answer 1

您需要設置display.multi_sparse到False：

#if need temporary use option 
with pd.option_context('display.multi_sparse', False): 
    print (df) 

        0 
Jim Betty   
20 N/A 0.201643 
50 N/A 0.201643 
20 10  0.201643 
20 30  0.201643 

Documentation：

display.multi_sparse
真
「Sparsify」多指標顯示（不顯示重複的元素在組內的外層）