Question

我在pandas数据框中有一些数据，如下所示：

gene                                  VIM  
time:2|treatment:TGFb|dose:0.1  -0.158406  
time:2|treatment:TGFb|dose:1     0.039158  
time:2|treatment:TGFb|dose:10   -0.052608  
time:24|treatment:TGFb|dose:0.1  0.157153  
time:24|treatment:TGFb|dose:1    0.206030  
time:24|treatment:TGFb|dose:10   0.132580  
time:48|treatment:TGFb|dose:0.1 -0.144209  
time:48|treatment:TGFb|dose:1   -0.093910  
time:48|treatment:TGFb|dose:10  -0.166819  
time:6|treatment:TGFb|dose:0.1   0.097548  
time:6|treatment:TGFb|dose:1     0.026664  
time:6|treatment:TGFb|dose:10   -0.008032

其中左边是索引。这只是数据的一个小节，实际上要大得多。该指数由三个部分组成，时间，治疗和剂量。我想重新组织这些数据，以便我可以通过切片轻松访问它。这样做的方法是使用pandas MultiIndexing，但我不知道如何将我的DataFrame与一个索引转换为另一个索引。有人知道怎么做这个吗？

为了澄清，这里所需的输出是具有三级指数的相同数据，外部是治疗，中间是剂量，内部是时间。这将是有用的，因此我可以使用类似df['time']['dose']或＆＃39; df [0]`（或至少具有该效果的东西）来访问数据。

Answer 1

您可以先replace个不必要的字符串（索引必须to_series转换为Series，因为replace尚未与index合作，然后使用split。最后设置的索引名称由rename_axis设置（pandas 0.18.0中的新内容）

df.index = df.index.to_series().replace({'time:':'','treatment:': '','dose:':''}, regex=True)
df.index = df.index.str.split('|', expand=True)
df = df.rename_axis(('time','treatment','dose'))

print (df)
                          VIM
time treatment dose          
2    TGFb      0.1  -0.158406
               1     0.039158
               10   -0.052608
24   TGFb      0.1   0.157153
               1     0.206030
               10    0.132580
48   TGFb      0.1  -0.144209
               1    -0.093910
               10   -0.166819
6    TGFb      0.1   0.097548
               1     0.026664
               10   -0.008032

在python中将单个pandas索引转换为三级MultiIndex

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