我有一个带有测量和错误的多索引数据框
x y
mean std mean std
time
0 190.791926 NaN 140.690481 NaN
1000 190.698987 0.035692 140.723569 0.018108
2000 190.793244 0.063942 140.762004 0.023190
现在我想将每个观察与相关错误组合成一个元组。从本质上讲，我想要实现的目标如下：
x y
time
0 (190.791926,NaN) (140.690481,NaN)
1000 (190.698987,0.035692) (140.723569,0.018108)
2000 (190.793244,0.063942) (140.762004,0.023190)
使用apply，就像df.x.apply(tuple, axis=1)一样，但是我会以某种方式迭代索引的第一级。 df.x = df.x.apply(tuple, axis=1)排序有效，但索引仍未改变（即仍然有两个级别）。
尝试df.groupby(level=0, axis=1).apply(tuple, axis=1)失败（为什么？）。
感谢任何帮助：）