我有使用.extractall()生成的多索引：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 \
match
0 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
1 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
2 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
3 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
5 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
6 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
7 0 Canvas Canvas NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 0 Canvas Canvas NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 0 Canvas Canvas NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 0 Canvas Canvas NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
11 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
12 0 Canvas Canvas NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 Calf Leather NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
16 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
17 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
18 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
20 0 Leather NaN NaN Leather NaN NaN NaN NaN NaN
如果查看索引12，则表明此条目有两个匹配，＆＃34; Canvas＆＃34;和＆＃34;小牛皮＆＃34;。如何将此多索引转换为显示所有匹配属性的列？我想知道如何以两种方式做到这一点。这是我想要的第一个结果：
material
0 Leather
1 Leather
2 Leather
3 Leather
4 Nan
5 Leather
6 Leather
7 Canvas
8 Canvas
9 Canvas
10 Canvas
11 Leather
12 Canvas, Calf Leather
13 NaN
14 Nan
15 Leather
16 Leather
17 Leather
18 Leather
19 Nan
20 Leather
它获取多索引的每个级别的所有结果并将它们转换为列表。您会注意到我只关注原始multiindex中的第0列，这是.extractall的所有结果聚合的地方。这是我想要创建的第二个结果：
material material1
0 Leather NaN
1 Leather NaN
2 Leather NaN
3 Leather NaN
4 NaN NaN
5 Leather NaN
6 Leather NaN
7 Canvas NaN
8 Canvas NaN
9 Canvas NaN
10 Canvas NaN
11 Leather NaN
12 Canvas Calf Leather
13 NaN NaN
14 NaN NaN
15 Leather NaN
16 Leather NaN
17 Leather NaN
18 Leather NaN
19 NaN NaN
20 Leather NaN
对于第二个结果，.extractall多指数中匹配最多的列数将会增加。
我很乐意澄清任何不清楚的事情。谢谢！
答案 0 :(得分：0)
我认为您可以使用dropna删除所有NaN s的列，然后groupby使用汇总join：
df1 = df.dropna(axis=1, how='all').groupby(level=0).agg(lambda x: ', '.join(x.dropna()))
#replace to None empty spaces
df1 = df1.replace({'': None})
print (df1)
0 1 3
0 Leather None Leather
1 Leather None Leather
2 Leather None Leather
3 Leather None Leather
5 Leather None Leather
6 Leather None Leather
7 Canvas Canvas None
8 Canvas Canvas None
9 Canvas Canvas None
10 Canvas Canvas None
11 Leather None Leather
12 Canvas, Calf Leather Canvas None
15 Leather None Leather
16 Leather None Leather
17 Leather None Leather
18 Leather None Leather
20 Leather None Leather
对于相同的列长度，使用unstack，然后在MultiIndex列中删除list comprehension：
df2 = df.dropna(axis=1, how='all').unstack()
df2.columns = ['mat{}_{}'.format(x[0], x[1]) for x in df2.columns]
print (df2)
mat0_0 mat0_1 mat1_0 mat1_1 mat3_0 mat3_1
0 Leather None NaN None Leather None
1 Leather None NaN None Leather None
2 Leather None NaN None Leather None
3 Leather None NaN None Leather None
5 Leather None NaN None Leather None
6 Leather None NaN None Leather None
7 Canvas None Canvas None NaN None
8 Canvas None Canvas None NaN None
9 Canvas None Canvas None NaN None
10 Canvas None Canvas None NaN None
11 Leather None NaN None Leather None
12 Canvas Calf Leather Canvas NaN NaN NaN
15 Leather None NaN None Leather None
16 Leather None NaN None Leather None
17 Leather None NaN None Leather None
18 Leather None NaN None Leather None
20 Leather None NaN None Leather None