पांडस ग्रुपबी लगातार स्तर

Question

मैं एक नया डेटाफ्रेम बनाने के लिए समूह का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे बहु इंडेक्स को सुसंगत होने की आवश्यकता है। उप श्रेणी मौजूद है या नहीं की परवाह किए बिना, मैं इसे की तरह बनाया जा करना चाहते हैं निम्नलिखित:

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(
    {'Cat 1':['A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C','C','D'], 
    'Cat 2':['A','B','A','B','B','B','A','B','B','B','B','B','A'], 
    'Num': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]}) 
print df.groupby(['Cat 1','Cat 2']).sum() 

उत्पादन है कि लग रहा है के साथ

की तरह:

   Num 
Cat 1 Cat 2  
A  A  2 
     B  1 
B  A  1 
     B  3 
C  B  5 
D  A  1 

लेकिन मैं चाहता हूँ यह

तरह देखने के लिए

   Num 
Cat 1 Cat 2  
A  A  2 
     B  1 
B  A  1 
     B  3 
C  A  Nan 
     B  5 
D  A  1 
     B  Nan 

मैं अलग डेटा है कि तब इस प्रारूप में एक कॉलम जोड़ने पर पढ़ा तो परिणामी सरणी कुछ ऐसा दिखाई देगा:

   Num  Num_added_later 
Cat 1 Cat 2     
A  A  2   12 
     B  1   5 
B  A  1   5 
     B  3   3 
C  A  Nan  5 
     B  5   5 
D  A  1   1 
     B  Nan  3 

Answer 1

आप एक नया दो बिल्ली कॉलम और पुन: अनुक्रमणिका अपने परिणामों के आधार पर सूचकांक बना सकते हैं:

import pandas as pd 
new_index = pd.MultiIndex.from_product([df["Cat 1"].unique(), df["Cat 2"].unique()], names = ["Cat 1", "Cat 2"]) 

df.groupby(['Cat 1','Cat 2']).sum().reindex(new_index) 

Answer 2

यह एक hack1 है! का उपयोग करें @ Psidom के जवाब

df.groupby(['Cat 1','Cat 2']).sum().unstack().stack(dropna=False) 

      Num 
Cat 1 Cat 2  
A  A  2.0 
     B  1.0 
B  A  1.0 
     B  3.0 
C  A  NaN 
     B  5.0 
D  A  1.0 
     B  NaN 

---

ठीक है, शायद कम एक हैक लेकिन ...