Python 多指标选择

我有一个包含实验结果的熊猫多索引数据框。请注意，它是字典中的一个数据框 DF头可以在下面看到：

尾部是一个很长的数据集：

数据帧索引： 该数据框显示了两种校准类型的实验：灵敏度和选择性

我可以使用x['raw_data_calibration].xs'selectivity]选择“calibration_type”

我如何：

删除calibration_num列。据我所知，0或1指的是calibration_类型，所有calibration_类型=灵敏度条目都有calibration_num=1 如下图所示。电极数指传感器芯片中8个不同电极中的1个。我想把它们分组，并将它们转换成列标题。因此，输出数据帧将有以下列：电极1…电极8，原始时间，原始电流 删除calibration_num列。据我所知，0或1指的是calibration_类型，所有calibration_类型=灵敏度条目都有calibration_num=1

x、 重置索引级别=1，下降=真

如下图所示。电极数指传感器芯片中8个不同电极中的1个。我想把它们分组，并将它们转换成列标题。因此，输出数据帧将有以下列：电极1…电极8，原始时间，原始电流

x、 取消堆栈级别=-1 这样，您将得到一个多索引列，第一级电极1…电极8作为第一级，原始时间..边界作为第二级

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将这两个函数链接起来，以组合这两种效果

在此处粘贴真实数据会更好。看见