Python 如何在数据帧中还原\展开多索引

我快要发疯了。我有这样一个数据帧：

subject  sessionIndex  screenIndex  index      key    time
   s019             1            3      1    Shift  0.3442
   s019             1            3      2  Shift.t  0.1514
   s019             1            3      3        h  0.0844
   s019             1            3      4        e  0.1127
   s019             1            3      5    space  0.1201
   s091             3            5    821        h  0.1126
   s091             3            5    822        a  0.1425
   s091             3            5    823        n  0.0926
   s091             3            5    824        d  0.1525

subject sessionIndex screenIndex index   Shift  Shift.t       a       d   ...                               
s019    1            3           1      0.3442      NaN     NaN     NaN   ...
s019    1            3           2         NaN   0.1514     NaN     NaN   ...
s019    1            3           3         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s019    1            3           4         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s019    1            3           5         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           821       NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           822       NaN      NaN  0.1425     NaN   ...
s091    3            5           823       NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           824       NaN      NaN     NaN  0.1525   ...

使用后：

pivot_table(data,values='time', rows=['subject','sessionIndex','screenIndex','index'], cols=['key'])

我有以下数据帧：

key                                      Shift  Shift.t       a       d   ...
subject sessionIndex screenIndex index                                    
s019    1            3           1      0.3442      NaN     NaN     NaN   ...
                                 2         NaN   0.1514     NaN     NaN   ...
                                 3         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
                                 4         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
                                 5         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           821       NaN      NaN     NaN     NaN   ...
                                 822       NaN      NaN  0.1425     NaN   ...
                                 823       NaN      NaN     NaN     NaN   ...
                                 824       NaN      NaN     NaN  0.1525   ...

这很好，但我一直坚持“展开”多索引，因此我的数据帧如下所示：

subject  sessionIndex  screenIndex  index      key    time
   s019             1            3      1    Shift  0.3442
   s019             1            3      2  Shift.t  0.1514
   s019             1            3      3        h  0.0844
   s019             1            3      4        e  0.1127
   s019             1            3      5    space  0.1201
   s091             3            5    821        h  0.1126
   s091             3            5    822        a  0.1425
   s091             3            5    823        n  0.0926
   s091             3            5    824        d  0.1525

subject sessionIndex screenIndex index   Shift  Shift.t       a       d   ...                               
s019    1            3           1      0.3442      NaN     NaN     NaN   ...
s019    1            3           2         NaN   0.1514     NaN     NaN   ...
s019    1            3           3         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s019    1            3           4         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s019    1            3           5         NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           821       NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           822       NaN      NaN  0.1425     NaN   ...
s091    3            5           823       NaN      NaN     NaN     NaN   ...
s091    3            5           824       NaN      NaN     NaN  0.1525   ...

---

我已经尝试过重新索引和索引重置。我对熊猫和蟒蛇还比较陌生，所以也许我只是太笨了。请告诉我这里缺少什么，谢谢。

这只是熊猫中的一个显示选项

尝试在导入熊猫后立即添加此行：

---

pandas.set\u printpoptions（multi\u sparse=False）

我不知道你说的“展开”是什么意思。尽管出于显示目的而隐藏了重复标记，但它们仍然存在。但也许您希望这四个多索引级别是普通列——在这种情况下，它们将按照您指定的方式显示，并且在某些方面更易于处理。在这种情况下，只需使用

df.reset_index（）

.Hi Dan，thx的结果作为您的回复。我已经试过了。问题是，该命令还将所有变量恢复为案例。所以我的数据和以前一样，叫做pivot_table.Hmm。真令人惊讶。您确定要对pivot_表的结果执行reset_index，而不是对原始数据帧执行reset_index吗？我快发疯了。看来你是对的。我添加了一个临时变量来存储pivot_表的结果，现在它似乎可以工作了！大THX永远不会独自解决这个问题！你好，保罗，谢谢你的回复。我的问题实际上不是格式问题。我想使用这些列来执行一些选择器。在多索引中连接列时，这要困难得多。因此，我想还原索引列。@user2675976我认为最好保留索引。

dataframe.select

方法可以非常有效地执行对

multi-index

的乘法值的选择（例如，

subset=df.select（lambda x:x[0]='S019'和[3,5]和[3]中的s[2]）Thx Paul.我解决了我的问题。因为我想在之后使用不同的选择标准：train=data[data['subject']==user]train=train[train['sessionIndex']==1]，所以恢复inices似乎更容易。