python - 如何将csv文件读取到具有多行索引级别的pandas DataFrame中？

原始csv文件数据如下：

06/04/2011,104.64,105.17
07/04/2011,104.98,105.51
08/04/2011,105.43,105.96
11/04/2011,104.47,104.99

如何将csv文件读入DataFrame并添加多行索引级别，或将多行索引添加到csv并导入DataFrame，如下所示：

                JAS
      date      bid    ask
06/04/2011   104.64 105.17
07/04/2011   104.98 105.51
08/04/2011   105.43 105.96
11/04/2011   104.47 104.99

最佳答案

读取CSV，将第一（0）列设置为索引。

In [8]: df = pd.read_csv(StringIO("""06/04/2011,104.64,105.17
07/04/2011,104.98,105.51
08/04/2011,105.43,105.96
11/04/2011,104.47,104.99"""), index_col=0, header=None)

创建一个新的多索引，并将其分配给列。

In [11]: df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('JAS', 'bid'), ('JAS', 'ask')])

最后，命名索引，我们就得到了您想要的结果。

In [12]: df.index.name = 'date'

In [13]: df
Out[13]:
               JAS
               bid     ask
date
06/04/2011  104.64  105.17
07/04/2011  104.98  105.51
08/04/2011  105.43  105.96
11/04/2011  104.47  104.99

关于python - 如何将csv文件读取到具有多行索引级别的pandas DataFrame中？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/16121392/