Python 如何在dataframe中为两行创建一个索引？

我想在我的数据框架中将我的年数作为索引。但每年指的是两行。我该怎么做

这就是我所拥有的：

       TYPE Jan Feb 
2019 -  A    1   2
2019 -  B    4  4.3

这就是我想要的：

       TYPE Jan Feb 
2019 -  A    1   2
        B    4  4.3

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看起来您希望您的数据框架具有多个索引，年份和

类型

列。这里有一些关于

我认为这个链接中的代码示例与您期望的输出非常相关

In [1]: arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
   ...:           ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
   ...: 

In [2]: tuples = list(zip(*arrays))

In [3]: tuples
Out[3]: 
[('bar', 'one'),
 ('bar', 'two'),
 ('baz', 'one'),
 ('baz', 'two'),
 ('foo', 'one'),
 ('foo', 'two'),
 ('qux', 'one'),
 ('qux', 'two')]

In [4]: index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

In [5]: index
Out[5]: 
MultiIndex([('bar', 'one'),
            ('bar', 'two'),
            ('baz', 'one'),
            ('baz', 'two'),
            ('foo', 'one'),
            ('foo', 'two'),
            ('qux', 'one'),
            ('qux', 'two')],
           names=['first', 'second'])

In [6]: s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)

In [7]: s
Out[7]: 
first  second
bar    one       0.469112
       two      -0.282863
baz    one      -1.509059
       two      -1.135632
foo    one       1.212112
       two      -0.173215
qux    one       0.119209
       two      -1.044236
dtype: float64

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使用索引和列创建多索引：

df = pd.DataFrame({'year': [2019, 2019 ],'Type': ['A',' B'],'Jan': [1, 4,],'Feb': [2, 4.3]})
df = df.set_index(['year', 'Type'])
print(df)

请参阅此资源以获得更详细的解释

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df.groupby（'year'）。head（）应该是groupby year列，

head（）

将允许您查看它。@amanb year已经是一个索引。如果您想要简单的单级索引，那么您不应该做您想做的事情，因为我相信它需要您将第二个值更改为

'

。但是如果你想要一个x年类型的多重指数，那么你会得到上面的（只需要指数中的类型）