Pandas：在多层索引数据框中的每个索引后添加一行空行。

Question

考虑下面的df：

              IA1  IA2  IA3
Name Subject               
Abc  DS        45   43   34
     DMS       43   23   45
     ADA       32   46   36
Bcd  BA        45   35   37
     EAD       23   45   12
     DS        23   35   43
Cdf  EAD       34   33   23
     ADA       12   34   25

我该如何在每个Name索引后添加一个空行？

期望输出：

              IA1  IA2  IA3
Name Subject               
Abc  DS        45   43   34
     DMS       43   23   45
     ADA       32   46   36

Bcd  BA        45   35   37
     EAD       23   45   12
     DS        23   35   43

Cdf  EAD       34   33   23
     ADA       12   34   25
     

- Mayank Porwal

Answer 1

在 GroupBy.apply 中使用自定义函数添加空行：

def f(x):
    x.loc[('', ''), :] = ''
    return x

或者：

def f(x):
    return x.append(pd.DataFrame('', columns=df.columns, index=[(x.name, '')]))

---

df = df.groupby(level=0, group_keys=False).apply(f)
print (df)
             IA1 IA2 IA3
Name Subject            
Abc  DS       45  43  34
     DMS      43  23  45
     ADA      32  46  36
                        
Bcd  BA       45  35  37
     EAD      23  45  12
     DS       23  35  43
                        
Cdf  EAD      34  33  23
     ADA      12  34  25
                        

- jezrael

Answer 2

另一种方法是使用df.reindex和将fill_value设为''，在使用pd.MultiIndex.from_product以及Index.union之后对DataFrame重新排序。

idx = df.index.union(pd.MultiIndex.from_product((df.index.levels[0],[''])),sort=False)
out = df.reindex(sorted(idx,key=lambda x: x[0]),fill_value='')

---

print(out)

             IA1 IA2 IA3
Name Subject            
Abc  DS       45  43  34
     DMS      43  23  45
     ADA      32  46  36
                        
Bcd  BA       45  35  37
     EAD      23  45  12
     DS       23  35  43
                        
Cdf  EAD      34  33  23
     ADA      12  34  25
 

在使用Index.union合并索引时，我们可以添加参数sort=False以保留原有顺序，然后在第一个元素上使用sorted将返回:

sorted(idx,key=lambda x:x[0])

[('Abc', 'DS'),
 ('Abc', 'DMS'),
 ('Abc', 'ADA'),
 ('Abc', ''),
 ('Bcd', 'BA'),
 ('Bcd', 'EAD'),
 ('Bcd', 'DS'),
 ('Bcd', ''),
 ('Cdf', 'EAD'),
 ('Cdf', 'ADA'),
 ('Cdf', '')]

- anky

Answer 3

# reset index 
dfn = df.reset_index()
# find the border idx of 'Name', [2, 5, 7]
idx_list = dfn.drop_duplicates('Name', keep='last').index
# use the border idx, create an empty df, and append to the origin df, then sort the index
df_append = pd.DataFrame('', index = idx_list, columns = dfn.columns)
obj = dfn.append(df_append).sort_index().set_index(['Name', 'Subject'])
print(obj)

             IA1 IA2 IA3
Name Subject            
Abc  DS       45  43  34
     DMS      43  23  45
     ADA      32  46  36
                        
Bcd  BA       45  35  37
     EAD      23  45  12
     DS       23  35  43
                        
Cdf  EAD      34  33  23
     ADA      12  34  25

- Ferris