Python 熊猫在多索引上设置_级别：级别值必须唯一

给定一个数据帧

df

                    Value
Category Pool Class      
A        1.0  1.0       1
              9.0       2
B        1.0  1.0       3
C        1.0  1.0       4
              5.0       5

我想将级别

池

和

类

转换为不带

重置索引的整数（见下文）

我尝试使用
get\u level\u值
和
set\u levels
的组合，就像这样

for c in ['Pool', 'Class']:
    df.index.set_levels(df.index.get_level_values(c).astype(int), level=c, inplace=True)

然而，这增加了

ValueError: Level values must be unique: [1, 1, 1, 1, 1] on level 1

为了了解发生了什么，我还尝试使用
verify\u integrity=False
。然后

df.index.set_levels(df.index.get_level_values('Class').astype(int),
                    level='Class', verify_integrity=False, inplace=True)

产生

                    Value
Category Pool Class      
A        1.0  1         1
              1         2
B        1.0  1         3
C        1.0  1         4
              9         5

而我的目标是获得

                    Value
Category Pool Class      
A        1.0  1         1
              9         2
B        1.0  1         3
C        1.0  1         4
              5         5

如何恰当地实现这一点？链接
get\u level\u value
和
set\u levels
是否是正确的方法？为什么使用
astype
转换后，
pandas
无法正确设置级别

我想你可以使用
reset\u index
和
set\u index
但是使用
set\u levels
方法有什么好处呢

d = {'Category': str, 'Pool': int, 'Class': int}
df.reset_index(drop=False, inplace=True)
for k, v in d.items():
    df[k] = df[k].astype(v)

df.set_index(list(d.keys()), inplace=True)

您可以通过
pd.MultiIndex.levels
直接访问索引级别，并将其馈送至：

以下函数可用作
获取级别值的补充：

def set_level_values(midx, level, values):
    full_levels = list(zip(*midx.values))
    names = midx.names
    if isinstance(level, str):
        if level not in names:
            raise ValueError(f'No level {level} in MultiIndex')
        level = names.index(level)
    if len(full_levels[level]) != len(values):
        raise ValueError('Values must be of the same size as original level')
    full_levels[level] = values
    return pd.MultiIndex.from_arrays(full_levels, names=names)

使用此功能，原始问题的解决方案为：

for c in ['Pool', 'Class']:
    df.index = set_level_values(df.index, level=c, values=df.index.get_level_values(c).astype(int))

谢谢如何按名称引用级别？事实上，我有一个
dict
级别名称和类型，我想用于转换。另外，上面的
ValueError
的原因是什么？
levels
与
get\u level\u values
不同，前者是
set\u levels
所期望的<代码>级别
获取唯一索引，
获取级别值
获取每个索引。它们根本不同，你自己来测试一下。这也可能是您获取
ValueError
@jpp的原因。是否有某种
set\u level\u values
方法可以补充
get\u level\u values
？@Eran，据我所知，这是不存在的。我只看到
set\u levels
。
for c in ['Pool', 'Class']:
    df.index = set_level_values(df.index, level=c, values=df.index.get_level_values(c).astype(int))