如何在Python中使用具有多组值（分层格式）的reset_索引

这是我的数据格式，我想重置索引，并将其设置为一个表格式，这样我就可以计算第二行的所有id的计数，并用直方图按日期和计数绘制它们

有什么简单的想法吗？

如果

reset\u index（）

不起作用，您也可以手动转换表。 假设df1是您现有的数据帧，我们将创建您想要的df2（新的）

df2 = pd.DataFrame()

df2['DateTime'] = df1.index.get_level_values(0).tolist()
df2['ID1'] = df1.index.get_level_values(1).tolist()
df2['ID2'] = df1['ID2'].values.tolist()
df2['Count'] = df1['Count'].values.tolist()

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这里的get_level_index（-1）是什么意思？它将如何获取第二列的值（即index）.

df.reset_index（）

的输出是什么？请直接以文本形式发布代码和数据，而不是截图。df.reset_索引在这里不起作用，我尝试过，这就是为什么我在这里发布我的代码是

grouping=HistData.groupby（[pd.TimeGrouper（'2H'），'ID1'，'ID2']）grouper=grouping['ID1'].count（）type（grouper）

@Ravi请发布一个重现您的问题的示例数据。不是截图。我在回答框中发布了数据，请看一看。我以前尝试过这个解决方案，但df1不再是数据帧，因此我没有从该列表中选择列，如您所述。那么df1的类型是什么？我用它告诉我熊猫系列的类型（df1）进行了检查。系列，但我不知道为什么它无法选择列。。使用

df1['ID1']

我仍然在寻找问题所在。