Python 如何在方法链中组合索引列？

我正在使用多索引数据帧。我的目标是将两个索引列合并为一个，而不必中断方法链

例如：

A具有以下数据帧：

In[1]: df
Out[1]: 
                    value
year type color          
2018 A    red   -0.236022
          blue  -1.030577
     B    red    1.197374
          blue  -0.496247
2019 A    red   -0.066938
          blue   0.087585
     B    red   -1.702598
          blue   0.085282

现在，我想在此数据帧上执行一系列方法。在这些方法的中间，我想把两个索引列合并成一个。例如，我执行一个查询（type==a），然后组合两个索引列（year和color），然后乘以（4）。所有这些都不会从链条上断裂：

df2 = df \
  .query('type=="A"') \
  .reset_index('type', drop=True) \
  .combine_indexes(["year", "type"]) \ # <- this is what I'm missing
  .multiply(4)

在本例中，我创建了“combine_index”方法。有人知道有没有类似的东西吗？我知道如何组合两个索引列，但前提是我从链中分离出来。我需要一些与链接兼容的东西

---

感谢关于如何加入索引级别的问题，让我们试试

index.map

：

tmp = df.query('type == "A"').droplevel('type')
# The money line:
tmp.index = tmp.index.map('{0[0]}-{0[1]}'.format)                                                                                              
tmp.index.name = 'year-color'                                                                                                                  

tmp                                                                                                                                            

               value
year-color          
2018-red   -0.236022
2018-blue  -1.030577
2019-red   -0.066938
2019-blue   0.087585

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关于如何加入索引级别的问题，让我们试试

index.map

：

tmp = df.query('type == "A"').droplevel('type')
# The money line:
tmp.index = tmp.index.map('{0[0]}-{0[1]}'.format)                                                                                              
tmp.index.name = 'year-color'                                                                                                                  

tmp                                                                                                                                            

               value
year-color          
2018-red   -0.236022
2018-blue  -1.030577
2019-red   -0.066938
2019-blue   0.087585

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在不中断链的情况下，我将移动

set\u index

last：

(df.query('type=="A"')
   .reset_index('type',drop=True)
   .mul(4)
   .assign(year_color=lambda x: [f'{a}-{b}' for a,b in x.index])
   .set_index('year_color')
)

输出（原始值为

np.arange（8）

）

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在不中断链的情况下，我将移动

set\u index

last：

(df.query('type=="A"')
   .reset_index('type',drop=True)
   .mul(4)
   .assign(year_color=lambda x: [f'{a}-{b}' for a,b in x.index])
   .set_index('year_color')
)

输出（原始值为

np.arange（8）

）

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谢谢你的回答。但正如我在问题中所指出的，我正在寻找一种数据帧上的方法，这样它就可以成为方法链的一部分。我感谢您的回答。但正如我在问题中指出的，我正在寻找一个数据帧上的方法，这样它就可以成为方法链的一部分。