Wie Hierarchie oder Multi-Index Panda Spalten anwenden

Question

Ich habe gesehen, viele Beispiele dafür, wie Datenrahmen Zeilenindizes hierarchisch zu ordnen, aber ich versuche, das gleiche für Spalten zu tun und zu verstehen, ist nicht die Syntax:

gegeben:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,10), 
        columns=['consumption', 'voltage', 'consumption', 
          'voltage', 'temperature', 'humidity', 'consumption', 
          'voltage','temperature','humidity'], 
        index= pd.date_range('20000103',periods=10)) 

>>> df 
      consumption voltage consumption voltage temperature \ 
2000-01-03 -1.327735 -1.440285  0.317122 -1.120105  1.736651 
2000-01-04  0.132531 0.646972  2.296734 0.332154 -0.541792 
2000-01-05  0.127623 0.592778  0.162096 0.107398 -0.628785 
2000-01-06 -1.441151 0.215424  0.021068 0.683085 -0.783994 
2000-01-07 -0.157848 1.566780  0.599017 -0.628216  0.500251 
2000-01-08 -0.498926 0.338771  0.400159 1.571975  0.255635 
2000-01-09  0.516618 -1.936360  0.199388 -0.110415  2.690859 
2000-01-10 -0.779012 -1.310022 -1.207503 0.095679 -0.134244 
2000-01-11  0.644262 0.068196  1.041745 -0.444408 -0.751595 
2000-01-12 -0.608046 0.506588 -1.003893 0.473716  0.211991 

      humidity consumption voltage temperature humidity 
2000-01-03 0.039869  1.875807 0.129065  0.132419 0.572678 
2000-01-04 1.997363  0.543881 -1.235036  1.155389 1.282912 
2000-01-05 -0.458992  0.371589 0.698094  0.695067 -1.095875 
2000-01-06 2.512991  0.795234 1.220327 -0.688820 0.875705 
2000-01-07 0.263855 -1.253786 -0.308674  1.000057 1.474928 
2000-01-08 -0.614560 -0.398284 1.307488 -0.002438 1.572630 
2000-01-09 0.363889  2.571522 1.048124  2.574866 -0.417247 
2000-01-10 -0.125377  1.004011 1.312716 -2.036689 0.557569 
2000-01-11 -0.818585 -0.595743 1.106869 -2.226666 -0.679508 
2000-01-12 0.705707 -0.959365 0.689911  0.498411 -0.353557 

Was möchte ich tun, um eine hierarchische Index hinzuzufügen, oder sogar so etwas wie ein Tag an den Säulen, so dass sie etwas so aussah:

BUILDING  1 
DEVICETYPE  METER     METER     WEATHER 
DEVICEID  A      B      A 
FIELD   consumption voltage consumption voltage temperature \ 
    2000-01-03 -1.327735 -1.440285  0.317122 -1.120105  1.736651 
    2000-01-04  0.132531 0.646972  2.296734 0.332154 -0.541792 
    2000-01-05  0.127623 0.592778  0.162096 0.107398 -0.628785 
    2000-01-06 -1.441151 0.215424  0.021068 0.683085 -0.783994 
    2000-01-07 -0.157848 1.566780  0.599017 -0.628216  0.500251 
    2000-01-08 -0.498926 0.338771  0.400159 1.571975  0.255635 
    2000-01-09  0.516618 -1.936360  0.199388 -0.110415  2.690859 
    2000-01-10 -0.779012 -1.310022 -1.207503 0.095679 -0.134244 
    2000-01-11  0.644262 0.068196  1.041745 -0.444408 -0.751595 
    2000-01-12 -0.608046 0.506588 -1.003893 0.473716  0.211991 

BUILDING     2 
DEVICETYPE    METER     WEATHER 
DEVICEID     A      A 
       humidity consumption voltage temperature humidity 
    2000-01-03 0.039869  1.875807 0.129065  0.132419 0.572678 
    2000-01-04 1.997363  0.543881 -1.235036  1.155389 1.282912 
    2000-01-05 -0.458992  0.371589 0.698094  0.695067 -1.095875 
    2000-01-06 2.512991  0.795234 1.220327 -0.688820 0.875705 
    2000-01-07 0.263855 -1.253786 -0.308674  1.000057 1.474928 
    2000-01-08 -0.614560 -0.398284 1.307488 -0.002438 1.572630 
    2000-01-09 0.363889  2.571522 1.048124  2.574866 -0.417247 
    2000-01-10 -0.125377  1.004011 1.312716 -2.036689 0.557569 
    2000-01-11 -0.818585 -0.595743 1.106869 -2.226666 -0.679508 
    2000-01-12 0.705707 -0.959365 0.689911  0.498411 -0.353557 

Answer 1

Sie kann define MultiIndices mit den from_arrays oder from_tuples oder from_product Klassenmethoden. Hier ist ein Beispiel unter Verwendung von from_arrays:

arrays = [[1, 2]*3, ['A', 'B', 'C']*2] 
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['foo', 'bar']) 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(2,6), 
        columns=columns, 
        index= pd.date_range('20000103',periods=2)) 

ergibt

In [81]: df 
Out[81]: 
foo    1   2   1   2   1   2 
bar    A   B   C   A   B   C 
2000-01-03 1.277234 -0.899547 0.040337 -0.878752 -0.524336 0.922440 
2000-01-04 -1.706797 0.450379 1.510868 -2.539827 -1.909996 -0.003851 

ein Multiindex Definition für den Index in genau der gleichen Weise wie für die Spalten erfolgt.