Python 将列转换为多索引

如何打开此数据帧的第一列，它是字符串和整数的混合

df=pd.DataFrame(
[
[“标题1”、“a”、“b”、“c”、“d”]，
[1, 2, 3, 4, 5],
[10, 2, 3, 4, 5],
[100, 2, 3, 4, 5],
[“标题2”、“a”、“b”、“c”、“d”]，
[1, 2, 3, 4, 5],
[10, 2, 3, 4, 5],
[100, 2, 3, 4, 5],
[“标题3”、“a”、“b”、“c”、“d”]，
[1, 2, 3, 4, 5],
[10, 2, 3, 4, 5],
[100, 2, 3, 4, 5],
]
)

像这样

title1  a   b   c   d
1       2   3   4   5
10      2   3   4   5
100     2   3   4   5
title2  a   b   c   d
1       2   3   4   5
10      2   3   4   5
100     2   3   4   5
title3  a   b   c   d
1       2   3   4   5
10      2   3   4   5
100     2   3   4   5

进入一个

多索引

，顶级为字符串，第二级为整数

            a   b   c   d
title1  1   2   3   4   5
        10  2   3   4   5
        100 2   3   4   5
title2  1   2   3   4   5
        10  2   3   4   5
        100 2   3   4   5
title3  1   2   3   4   5
        10  2   3   4   5
        100 2   3   4   5

使用：

---

这类问题的关键是创建一个布尔序列，标识0级索引的位置

mask = df[1].str.contains('a')   # Identify the rows containing the level_0 multiindex

header = df.loc[0,1:4].to_list()   # Get header list

df[-1] = df[0].where(mask).ffill()   # Create a seperate level_0 column

result = (df[~mask.fillna(False)]
            .set_index([-1,0])
            .astype(int)
            .rename_axis([None,None])
            .set_axis(header,axis=1,inplace=False))

---

每行实际数据中的值a、b、c、d是否相同？@jezrael是的，它们是相同的。超级，所以答案应该很好。我如何命名两个索引列以显示，比如，标题上方的

i1

，以及

[1,10100]

上方的

i2

？@Casimir-change

。重命名_轴（（无，无））

为

。重命名_轴(（'i1'，'i2'））

mask = df[1].str.contains('a')   # Identify the rows containing the level_0 multiindex

header = df.loc[0,1:4].to_list()   # Get header list

df[-1] = df[0].where(mask).ffill()   # Create a seperate level_0 column

result = (df[~mask.fillna(False)]
            .set_index([-1,0])
            .astype(int)
            .rename_axis([None,None])
            .set_axis(header,axis=1,inplace=False))