pandas中的混合日期时间和分类层次索引（multiindex）

Question

数据框df包含df['country']，df['sector']和df['year']上的列，还有其他数字数据混合int和float 。国家和行业是categorical个变量，年份为datetime64[ns]。

我创建了一个3层层次结构，如下所示

arrays1 = [np.array(df['country']), np.array(df['sector']), np.array(df['year'])] 
df1 = df.set_index(arrays1)
df1.index.names = ['country','sector', 'year']
df1 = df1.sort_index()

如何创建此多重索引以确保第三级year被识别为频率年度的datetimeIndex？

Answer 1

似乎你需要：

df1 = df.set_index(['country','sector','year']).sort_index()

然后，您可以通过get_level_values检查level的{​​{1}}：

MultiIndex