生成缺失的多索引

Question

有一个数据框，例如：myFrame = pd.DataFrame(np.random.randint(1000, size=[7,4]), index=[['GER','GER','GER','GER','FRA','FRA','FRA'],['Phone','Email','Chat','Other','Phone','Chat','Email']])                0   1   2   3GER     Phone   [phone]        Email   819 364 42  73        Chat    954 665 317 918        Other   692 531 312 206FRA     Phone   [phone]        Chat    158 172 347 902        Email   453 721 67  6如何轻松添加内部级别的缺失索引？例如，您可以看到 GER 有一个“其他”索引标签。我想将“其他”添加到所有国家/地区并用例如 0 填充它的值。可能有第三个外部索引（例如 ITA），可以找到另一个内部索引（例如 SMS）。最后，所有国家都应该拥有完全相同数量的索引。

Answer 1

使用reindexwith MultiIndex.from_productcreated byunique生成的每个级别的值MultiIndex.get_level_values：

mux = pd.MultiIndex.from_product([myFrame.index.get_level_values(0).unique(), 

                                  myFrame.index.get_level_values(1).unique()])  

print (myFrame.reindex(mux, fill_value=0))

             0    1    2    3

GER Phone  [phone]

    Email  917  156  148  902

    Chat   537  665   87   75

    Other  431  203  921  572

FRA Phone  [phone]

    Email  294  205  949  726

    Chat   209  895  128  282

    Other    0    0    0    0

unstack与stack- 的另一个解决方案MultiIndex排序：

print (myFrame.unstack(fill_value=0).stack(dropna=False))

             0    1    2    3

FRA Chat   209  895  128  282

    Email  294  205  949  726

    Other    0    0    0    0

    Phone  [phone]

GER Chat   537  665   87   75

    Email  917  156  148  902

    Other  431  203  921  572

    Phone  [phone]