熊猫：如何重新索引MultiIndex级别？

斯蒂芬·弗罗斯特

按一个级别排序后，如何重新编号MultiIndex级别？这是排序后的DataFrame：

+--------+---+------+
|        |   | text |
+--------+---+------+
| letter |   |      |
+--------+---+------+
| a      | 0 | blah |
+--------+---+------+
|        | 3 | blah |
+--------+---+------+
|        | 6 | blah |
+--------+---+------+
| b      | 1 | blah |
+--------+---+------+
|        | 4 | blah |
+--------+---+------+
|        | 7 | blah |
+--------+---+------+
| c      | 2 | blah |
+--------+---+------+
|        | 5 | blah |
+--------+---+------+
|        | 8 | blah |
+--------+---+------+

这就是我想要的（但可能会将原始索引保留在其自己的列中）：

+--------+---+------+
|        |   | text |
+--------+---+------+
| letter |   |      |
+--------+---+------+
| a      | 0 | blah |
+--------+---+------+
|        | 1 | blah |
+--------+---+------+
|        | 2 | blah |
+--------+---+------+
| b      | 0 | blah |
+--------+---+------+
|        | 1 | blah |
+--------+---+------+
|        | 2 | blah |
+--------+---+------+
| c      | 0 | blah |
+--------+---+------+
|        | 1 | blah |
+--------+---+------+
|        | 2 | blah |
+--------+---+------+

我试图寻找答案，尝试编写不同的代码，但是我很困惑。

复制上面第一张表的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'letter': ['a', 'b', 'c'] * 3, 'text': ['blah'] * 9})
df.set_index(keys='letter', append=True, inplace=True)
df = df.reorder_levels(order=[1, 0])
df.sort_index(level=0, inplace=True)
print(df)

泰兹

这是我所做的：

df["new_index"] = df.groupby("letter").cumcount()
df

这给您：

          text  new_index
letter                   
a      0  blah          0
       3  blah          1
       6  blah          2
b      1  blah          0
       4  blah          1
       7  blah          2
c      2  blah          0
       5  blah          1
       8  blah          2

然后，您可以重置索引：

df.reset_index().set_index(["letter","new_index"])

                  level_1  text
letter new_index               
a      0                0  blah
       1                3  blah
       2                6  blah
b      0                1  blah
       1                4  blah
       2                7  blah
c      0                2  blah
       1                5  blah
       2                8  blah

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