Python 通过构造函数创建多索引数据帧

给定两个数组：

x
[('010_628', '2543677'), ('010_228', '2543677'), ('015_634', '2543677')]

y 
array([['me', 10228955],
       ['me', 10228955],
       ['me', 10228955]], dtype=object)

目前，这段代码为我提供了一个具有元组平面索引的数据帧：

df = pd.DataFrame(x, index=y, columns=['pm_code',   'sec_pm'])
df
                pm_code   sec_pm
(me, 10228955)  010_628  2543677
(me, 10228955)  010_228  2543677
(me, 10228955)  015_634  2543677

我怎样才能创建一个像这样的

多索引

数据帧呢

                  pm_code   sec_pm
state site_no                     
me    10228955   010_628  2543677
                 010_228  2543677
                 015_634  2543677

我试过使用

pd.MultiIndex.from_tuples

，但我没能做到这一点。谢谢你的帮助

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附录：绩效比较

小的 大的

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来自此的数据。

您可以使用

pd.MultiIndex.from_array（y.T）

：

或者

pd.MultiIndex.from_tuples（y.tolist（））

：

---

您还可以对数组进行切片并传递到

索引

：

df = pd.DataFrame(x, index=[y[:,0], y[:,1]], columns=['pm_code',   'sec_pm'])

df
             pm_code   sec_pm
me 10228955  010_628  2543677
   10228955  010_228  2543677
   10228955  015_634  2543677

---

选项1
如果您传递一个类似数组的列表，那么构造函数知道如何处理它

pd.DataFrame(x, index=y.T.tolist(), columns=['pm_code', 'sec_pm'])

    pm_code   sec_pm
me 10228955  010_628  2543677
   10228955  010_228  2543677
   10228955  015_634  2543677

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谢谢，这正是我需要的。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ: 我想皮尔平方建议a。我明白了。我通常不喜欢在答案之间耍花招，但如果你真的觉得他的答案更好，我会做一些测试，公布一些结果，然后采取相应的行动。感谢你是一个公平的运动。欣赏性能比较@安德烈：我想知道你的答案。它既漂亮又优雅。谢谢你的回答。

In [53]: pd.DataFrame(x, index=pd.MultiIndex.from_arrays(y.T), columns=['pm_code',   'sec_pm'])
Out[53]: 
             pm_code   sec_pm
me 10228955  010_628  2543677
   10228955  010_228  2543677
   10228955  015_634  2543677

In [54]: pd.DataFrame(x, index=pd.MultiIndex.from_tuples(y.tolist()), columns=['pm_code',   'sec_pm'])
Out[54]: 
             pm_code   sec_pm
me 10228955  010_628  2543677
   10228955  010_228  2543677
   10228955  015_634  2543677

df = pd.DataFrame(x, index=[y[:,0], y[:,1]], columns=['pm_code',   'sec_pm'])

df
             pm_code   sec_pm
me 10228955  010_628  2543677
   10228955  010_228  2543677
   10228955  015_634  2543677

pd.DataFrame(x, index=y.T.tolist(), columns=['pm_code', 'sec_pm'])

    pm_code   sec_pm
me 10228955  010_628  2543677
   10228955  010_228  2543677
   10228955  015_634  2543677