Python Dataframe set_index生成重复的索引值，而不是进行分层分组

我有一个看起来像这样的数据框（未显示索引）

我想生成一个如下所示的数据帧：

Time    Letter   TypeX    TypeY
  0        A      10       20
  0        B               20
  1        A               30
  1        B      40       
  3        C      50         

为此，我决定首先创建一个包含多个索引、时间、字母的表，然后取消最后一个索引类型的堆栈

假设我的原始数据帧命名为my_table：

my_table.reset_index（）.设置_index（['Time'，Letter']），而不是将其分组，以便在每个时间索引下，Letter都有类型X和类型Y，它们似乎已被排序（添加几个条目以说明一点）：

为什么会发生这种情况？我期待这样的结果：

Time   Letter   Type    Value
    0    A       x       10
                 y       30
         B       y       20
         H       x       15
                 y       10
         D       x       25
         G       x       33
    1    B       x       40
         G       x       10
    3    C       x       50

当我将类型设置为其中一个索引时，也会发生相同的行为，它只是作为索引变为粗体

---

如何使用“时间”和“字母”成功地对列进行分组，以使X和Y与这些列匹配，从而成功地使用“取消堆栈”？

您还需要将“类型”设置为索引

df.set_index(['Time','Letter','Type']).Value.unstack(fill_value='').reset_index()
Out[178]: 
Type  Time Letter   x   y
0        0      A  10    
1        0      B      20
2        1      A      30
3        1      B  40    
4        3      C  50    

Time   Letter   Type    Value
    0    A       x       10
                 y       30
         B       y       20
         H       x       15
                 y       10
         D       x       25
         G       x       33
    1    B       x       40
         G       x       10
    3    C       x       50

df.set_index(['Time','Letter','Type']).Value.unstack(fill_value='').reset_index()
Out[178]: 
Type  Time Letter   x   y
0        0      A  10    
1        0      B      20
2        1      A      30
3        1      B  40    
4        3      C  50