panda从Multiindex获取行名（示例名）

Question

假设一个dataframe的索引如下：

df = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,1],['A','B','C','A'],['a','b','a','b']]).T,columns=['d1','d2','type','subtype'])
df.set_index(['type', 'subtype','d1']).unstack('d1')

^{pr2}$

我确实使用数据帧的值进行一些分析（例如PCA）。之后，我想绘制结果并根据索引命名点。我知道行名的信息是由多重索引中的级别和标签提供的。我如何制作一个列表，列出每个样本的名称（例如[Aa'、'Ab'、'Bb'、'Ca']）？在

我真的必须这么做吗？公司名称：

l1 = df.index.get_level_values(0).values.tolist()
l2 = df.index.get_level_values(1).values.tolist()
[i1 + i2 for i1, i2 in zip(l1,l2)]

这就产生了我：

['Aa', 'Ab', 'Bb', 'Ca']

还是有更优雅的解决方案？在

Answer 1

您可以使用map：

df.index = df.index.map(''.join)
print (df)
      d2                  
d1     1     2     3     4
Aa     4  None  None  None
Ab  None  None  None     1
Bb  None     5  None  None
Ca  None  None     6  None

或列表理解：

^{pr2}$

带^{}的解决方案：

df.index = df.index.to_series().str.join('')
print (df)
      d2                  
d1     1     2     3     4
Aa     4  None  None  None
Ab  None  None  None     1
Bb  None     5  None  None
Ca  None  None     6  None