Pandas：数据框中的多个索引：删除一些，保留其他

Question

我的数据结构如下：

>>> df.head()
                                   value
Date       FIPS_state Date              
2001-01-01 1          2001-03-31  6.4621
           2          2001-03-31 11.3259
           4          2001-03-31  6.3467
           5          2001-03-31  6.0613
           6          2001-03-31  7.5069

[为了方便起见，我想 post 在此处使用此数据框，但我现在甚至无法弄清楚。但是，请参阅 data 以及进一步概述的步骤以重新创建它。]

期望的输出是：

>>> df.head()                                   
   FIPS_state Date        value      
0  1          2001-03-31  6.4621
1  2          2001-03-31 11.3259
2  4          2001-03-31  6.3467
3  5          2001-03-31  6.0613
4  6          2001-03-31  7.5069

我想删除第一个 Date 索引但保留第二个 Date 索引，并将 FIPS_state 索引作为变量。

也许我一开始就不应该在这里。 Date 索引是在运行以下内容时创建的：

import pandas
from pandas import Timestamp

data = pandas.DataFrame.from_dict({'FIPS_state': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1}, 'FIPS_county': {0: 3, 1: 3, 2: 3, 3: 3, 4: 3}, 'value': {0: 3.1, 1: 3.4, 2: 3.9, 3: 5.9, 4: 6.4}, 'Date': {0: Timestamp('2020-12-01 00:00:00'), 1: Timestamp('2020-11-01 00:00:00'), 2: Timestamp('2020-10-01 00:00:00'), 3: Timestamp('2020-09-01 00:00:00'), 4: Timestamp('2020-08-01 00:00:00')}, 'Month/Year': {0: '12/2020', 1: '11/2020', 2: '10/2020', 3: '9/2020', 4: '8/2020'}})

df = data.set_index('Date').groupby(['Date','FIPS_state']).resample('Q')['value'].mean().to_frame()

>>> df.head()
#   FIPS_state FIPS_county  value       Date Month/Year
# 0          1           3 3.1000 2020-12-01    12/2020
# 1          1           3 3.4000 2020-11-01    11/2020
# 2          1           3 3.9000 2020-10-01    10/2020
# 3          1           3 5.9000 2020-09-01     9/2020
# 4          1           3 6.4000 2020-08-01     8/2020

编辑： 这甚至没有进行正确的计算，是吗？天哪...无论如何，@user17242583 已经在下面回答了我关于索引的问题，谢谢！

Answer 1

您可以通过从索引中删除第一个 Date 列（或任何 Date 列 - 只是不应该有重复的列名）来实现：

df.index = df.index.droplevel(0)

然后重置索引：

df = df.reset_index()

输出：

>>> df
   FIPS_state        Date    value
0           1  2001-03-31   6.4621
1           2  2001-03-31  11.3259
2           4  2001-03-31   6.3467
3           5  2001-03-31   6.0613
4           6  2001-03-31   7.5069

Answer 2

我觉得你需要

df.groupby([pd.Grouper(key='Date', freq='Q'), 'FIPS_state'])['value'].mean().reset_index()

        Date  FIPS_state     value
0 2020-09-30           1  6.150000
1 2020-12-31           1  3.466667

Pandas：数据框中的多个索引：删除一些，保留其他

Pandas: Multiple indices in a dataframe: drop some, keep others

python

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