以元组列表的形式返回Pandas multiindex？

Question

可以从元组列表创建多重索引。我想知道如何做相反的事？考虑以下多重指数：

MultiIndex(levels=[['N', 'R'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['R', 'S'], ['N', 'R', 'S']],
           labels=[[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1], [2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 1, 2, 1], [0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]],
           names=['AMP', 'CZ', 'FOX', 'CRO', 'MER', 'GM', 'CIP', 'SXT'])

我想返回一个元组列表，我将使用DataFrame.loc[]进行选择，例如[('S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S, 'S'), ...]

我希望df.index.as_tuples()做一些事情，但不幸的是，它并不存在。在

Answer 1

df.index.tolist()或{}都可以。在

Answer 2

这可以通过调用方法to_native_types()来完成

df.index.to_native_types()
> array([('N', 'N', 'N', 'S', 'N', 'N', 'S', 'N'),
   ('R', 'S', 'N', 'N', 'N', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'N', 'S', 'N', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'S', 'N', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'N', 'S', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'R', 'S'),
   ('R', 'S', 'R', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S'),
   ...], dtype=object)

Answer 3

在熊猫中0.24+可能使用^{}：

print (df.index.to_flat_index())

样本：

^{2}$