eine Kategorie zu einem Pandas Multiindex Datenrahmen Ebene

Question

Gerade jetzt füge ich einen Datenrahmen (df) whos Struktur haben können, indem Sie reproduziert werden:

d = {('Control', 0, 'mean'): {'Field 1': 1.0}, 
    ('Control', 0, 'stErr'): {'Field 1': 0.0}, 
    ('Control', 0, 'stdev'): {'Field 1': 0.0}, 
    ('Control', 48, 'mean'): {'Field 1': 1.08}, 
    ('Control', 48, 'stErr'): {'Field 1': 0.01}, 
    ('Control', 48, 'stdev'): {'Field 1': 0.03}, 
    ('Test1', 0, 'mean'): {'Field 1': 1.00}, 
    ('Test1', 0, 'stErr'): {'Field 1': 0.00}, 
    ('Test1', 0, 'stdev'): {'Field 1': 0.00}, 
    ('Test1', 48, 'mean'): {'Field 1': 1.08}, 
    ('Test1', 48, 'stErr'): {'Field 1': 0.01}, 
    ('Test1', 48, 'stdev'): {'Field 1': 0.03}} 

df = pd.DataFrame(d).T 

ich in die Datenrahmen eine andere Kategorie ‚Verhältnis‘ hinzufügen möchten bei die Ebene, auf der momentan mean, stErr und stdev existieren.

Derzeit sucht der Index wie folgt aus:

df.index() 
MultiIndex(levels=[['Control', 'Test1'], [0, 48], ['mean', 'stErr', 'stdev']], 
     labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 

Um zu klären, wo Ich mag würde die Kategorie Verhältnis I der Index des neuen Datenrahmen wie folgt aussehen

df_new.index() 
MultiIndex(levels=[['Control', 'Test1'], [0, 48], ['mean', 'stErr', 'stdev', 'ratio']], 
     labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 

Answer 1

Lets würde glauben hinzufügen haben Sie sagen, ein pd.MultiIndex, mux

mux = pd.MultiIndex(
    levels=[['Control', 'Test1'], 
      [0, 48], 
      ['mean', 'stErr', 'stdev']], 
    labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 
      [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 
      [0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1]], 
    names=['device', 'interval', None]) 

Sie können mit set_levels

mux.set_levels(['mean', 'stErr', 'stdev', 'ratio'], level=2, inplace=True) 

Aber dann müssen Sie mit der Einstellung der Etiketten als auch verfolgen.

Dies ist ein fraglich kluger Weg.

mux = mux.to_series().unstack([0, 1]) \ 
     .append(pd.Series(None, name='ratio')) \ 
     .unstack().index