如何将第一级索引分组并将函数应用于Pandas中的第二个索引

Question

我有多级数据帧'df'，如下所示：

             col1 col2
first second
a        0    5    5
         1    5    5
         2    5    5
b        0    5    5
         1    5    5

我想将一个函数func（exp：'lambda x: x*10'）应用于second，有点像：

df.groupby(level='first').second.apply(func)

结果将像lokk：

             col1 col2
first second
a        0    5    5
         10   5    5
         20   5    5
b        0    5    5
         10   5    5

上述命令对second不起作用不是列，因此Pandas不接受.second。

我不想通过df.reset_index()，blablabla ......，然后最终df.set_index().我想在一个命令中执行此操作，怎么办？

Answer 1

您可以使用索引的set_levels方法更改给定级别的值。因此，对于给定的func和level，您可以执行以下操作：

new_values = map(func, df.index.get_level_values(level))
df.index.set_levels(new_values, level, inplace=True)

Answer 2

创建DataFrame时，您可以按如下方式设置MultiIndex：

df.set_index(['first', 'second'], drop=False)

这样，索引列不会被删除，仍然可以访问apply。