在Pandas中给多层索引降级的方法

如果在 Pandas 数据框中使用了多层索引，有时候需要将层级索引结构调整，降低多层索引的层级数，方便后续的数据处理与分析。下面是针对该问题的完整攻略：

1. 查看多层索引的结构

在采取降低多层索引层级数的操作之前，首先要检查当前数据框的多层索引结构。可以通过 DataFrame 的 index.names 属性查看多层索引的名称列表，观察当前的层级数。

示例：

import pandas as pd

# 创建多层索引的数据框
df = pd.DataFrame({
        'year': ['2020', '2020', '2020', '2021', '2021', '2021'],
        'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Jan', 'Feb', 'Mar'],
        'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
    }
)
df = df.set_index(['year', 'month'])

# 查看多层索引结构
print(df.index.names)

上述代码将输出以下结果：

['year', 'month']

该结果表示当前数据框具有两层索引结构：第一层为 year，第二层为 month。

2. 通过索引的 reset 方法降级

一般来说，将多层索引降级的方法就是将多个索引层级合并为一个，这一过程可以使用 Pandas 中 reset_index 方法来实现，该方法可以清除当前数据框的所有索引，并按照指定层级重新生成索引，从而实现给多层索引降级。

从代码实现的角度上，使用 reset_index 方法可以设置 level 参数来指定需要合并的索引层级编号，例如 level=0 表示将第 1 层索引与第 2 层索引合并，level=1 表示将第 2 层索引与第 3 层索引合并，以此类推。如果将所有的层级都合并，可以将 level 参数设置为数据框中所有的索引层级数。

示例：

import pandas as pd

# 创建多层索引的数据框
df = pd.DataFrame({
        'year': ['2020', '2020', '2020', '2021', '2021', '2021'],
        'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Jan', 'Feb', 'Mar'],
        'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
    }
)
df = df.set_index(['year', 'month'])

# 使用 reset_index 方法降级
df = df.reset_index(level=0)

# 查看多层索引结构
print(df.index.names)

上述代码将输出以下结果：

['month']

该结果表示当前数据框的层级数已经降为 1，只剩下一个 month 索引层级。

另外，如果需要合并所有层级索引，可以采用如下方法：

# 合并所有索引层级
df = df.reset_index(drop=True)

上述代码中，设置 drop=True 可以删除掉所有索引，只保留数据框中的数据。

3. 通过索引的 droplevel 方法降级

除了使用 reset_index 方法外，还可以通过 Pandas 中 DataFrame 的 droplevel 方法来指定直接降为多层索引中的某一层索引。

示例：

import pandas as pd

# 创建多层索引的数据框
df = pd.DataFrame({
        'year': ['2020', '2020', '2020', '2021', '2021', '2021'],
        'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Jan', 'Feb', 'Mar'],
        'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
    }
)
df = df.set_index(['year', 'month'])

# 使用 droplevel 方法降级
df = df.droplevel('year')

# 查看多层索引结构
print(df.index.names)

上述代码将输出以下结果：

['month']

该结果表示当前数据框的层级数已经降为 1，只剩下一个 month 索引层级。

总结：以降级为例，手动指定将哪一层作为索引即可。invertible操作（类似AES解密）示例：

import pandas as pd

# 创建多层索引的数据框
df = pd.DataFrame({
        'year': ['2020', '2020', '2020', '2021', '2021', '2021'],
        'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Jan', 'Feb', 'Mar'],
        'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
    }
)
df = df.set_index(['year', 'month'])

# 执行将year层降级操作，同时记录层级level
df2 = df.reset_index()
level = df2.set_index(['year', 'month']).index.names.index('year')
df3 = df2.set_index(['year', 'month']).sort_index()

# 执行level级的加密（invertible),其中密钥为1
def shift(c, cipher):
    if c and c.isalpha():
        k = (cipher % 26) * (1 if c.islower() else -1)
        return chr((ord(c) - 65 + k) % 26 + 65)
    else:
        return c

# 加密操作
df_shifted = df3.copy()
df_shifted.index = [''.join([shift(c, 1) for c in str(t)]) for t in df_shifted.index]
df_shifted.index.names = df3.index.names

# 执行level级的解密（invertible），其中密钥为1
# 解密操作
df_deciphered = df_shifted.copy()
df_deciphered.index = [''.join([shift(c, -1) for c in str(t)]) for t in df_deciphered.index]
df_deciphered.index.names = df_shifted.index.names

# 对比不同层级解密结果是否一致
print(df_deciphered.reset_index().sort_values('year'))
print(df.reset_index().sort_values('year'))

上述代码中，首先将 year 层级降级为单索引，加密后，用同样方法解密回year层索引。最后使用reset_index方法重构出移出的year层索引，并与原来数据框逐元素比较是否一致。