Python 将多索引转换为列

我有一个具有两个索引级别的数据帧：

                         value
Trial    measurement
    1              0        13
                   1         3
                   2         4
    2              0       NaN
                   1        12
    3              0        34 

我想把它变成这样：

Trial    measurement       value

    1              0        13
    1              1         3
    1              2         4
    2              0       NaN
    2              1        12
    3              0        34 

我怎样才能做到最好

我之所以需要它，是因为我想聚合数据，但如果将列用作索引，我就不能像这样选择列。

reset_index（）是一种数据帧方法，它将索引值作为列传输到数据帧中。参数的默认设置为drop=False（这将使索引值保持为列）

您只需在数据框名称后添加

.reset_index（inplace=True）

：

df.reset_index(inplace=True)  

---

这并不适用于你的情况，但可能有助于其他人（比如我5分钟前）了解。如果一个人的多重索引具有如下相同的名称：

                         value
Trial        Trial
    1              0        13
                   1         3
                   2         4
    2              0       NaN
                   1        12
    3              0        34 

df.reset\u index（inplace=True）

将失败，因为创建的列不能具有相同的名称

因此，您需要使用

df.index=df.index.set_name（['Trial'，'measurement']）重命名multindex以获得：

                           value
Trial    measurement       

    1              0        13
    1              1         3
    1              2         4
    2              0       NaN
    2              1        12
    3              0        34 

然后，
df.reset\u index（inplace=True）
将像一个符咒一样工作

在一个名为
live\u date
的日期时间列（非索引）上按年和月分组后，我遇到了这个问题，这意味着年和月都被命名为
live\u date
，，如注释中提到的@cs95，要仅删除一个级别，请使用：

df.reset_索引（级别=[…]）

这避免了在重置后必须重新定义所需的索引。
我也遇到了Karl的问题。我刚刚发现自己重命名了聚合列，然后重置了索引

df = pd.DataFrame(df.groupby(['arms', 'success'])['success'].sum()).rename(columns={'success':'sum'})


可能存在无法使用
df.reset_index（）
的情况（例如，当您也需要索引时）。在这种情况下，使用
index.get_level_values（）
直接访问索引值：

df['Trial']=df.index.get_level_值（0）
df['measurement']=df.index.get_level_值（1）

这将为各个列指定索引值，并保留索引

df = pd.DataFrame(df.groupby(['arms', 'success'])['success'].sum()).rename(columns={'success':'sum'})

有关更多信息，请参阅。重复：您想要第一个建议
.reset_index（）
非常感谢，我实际上为此浏览了很多次，但是“将多索引设置为列”和类似的查询总是让我得到一些线程，这些线程想要旋转它们的数据帧……当您已经知道答案时，总是更容易找到答案：）对于我的情况，我有3个索引级别，reset不起作用。另一种方法是将新重置的数据帧分配给一个新的数据帧：df2=df.reset_index（）若要仅重置特定级别，请使用
df.reset_index（级别=[…]）
如何让您的试验值重复自身？我也有同样的问题，但我的价值观不会重复。