Python：对于多索引数据帧，如何交换行和一个索引列？

我有一个多索引数据帧，如下所示：

               col1  col2
    ind1 ind2            
    A    x        3     2
         y        2     0
    B    x        2     4
         y        2     3
    C    x        3     1
         y        0     0

                     x     y
    ind1 col            
    A    col1        3     2
         col2        2     0
    B    col1        2     4
         col2        2     3
    C    col1        3     1
         col2        0     0

现在我想把ind2（x，y）作为列，col1和col2作为第二级索引，如下所示：

               col1  col2
    ind1 ind2            
    A    x        3     2
         y        2     0
    B    x        2     4
         y        2     3
    C    x        3     1
         y        0     0

                     x     y
    ind1 col            
    A    col1        3     2
         col2        2     0
    B    col1        2     4
         col2        2     3
    C    col1        3     1
         col2        0     0

我试过几种方法，但都失败了，有什么简单的方法可以实现吗

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谢谢

这里有一个简单的方法。由于基本上是用索引替换列的名称，因此可以手动获取列和索引名称，然后切换它们

# grab column and index names
col_names = df.columns.values
idx_names = df.index.levels[1].values

# replace them and then rename the inner index
df.index.set_levels(col_names, level=1, inplace=True)
df.columns = idx_names
df.index.set_names('col', level=1, inplace=True)

          x  y
ind1 col       
A    col1  3  2
     col2  2  0
B    col1  2  4
     col2  2  3
C    col1  3  1
     col2  0  0

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尝试

df.stack（）.unstack（'ind2'）

这很有效，非常感谢！它实际上并没有给出与您想要的相同的结果数据帧。您是否在生成的数据帧数据中出错？不，没有，但我在执行df.stack（）之后重新定义了索引名，然后在生成的数据帧上取消堆栈（'ind2'）。