マルチインデックスの両方のレベルを取得してデータフレームを再インデックス化する

Question

マルチインデックスデータフレームの両方のレベルを取得したいので、これに基づいてデータフレームを再インデックスすることができます。

データフレームください：インデックス作成のための '年' の列を作成し適用する機能

df['Season'] = df.apply(get_season, axis=1) 

を

import pandas as pd 
import numpy as np 

dates = pd.date_range('20070101',periods=3200) 
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,(3200,1)), columns =list('A')) 
df['date'] = dates 
df = df[['date','A']] 

はdatetime型のインデックス

def get_season(row): 
    if row['date'].month >= 3 and row['date'].month <= 5: 
     return '2' 
    elif row['date'].month >= 6 and row['date'].month <= 8: 
     return '3' 
    elif row['date'].month >= 9 and row['date'].month <= 11: 
     return '4' 
    else: 
     return '1' 

に季節の関数を適用し

df['Year'] = df['date'].dt.year 

私は最初のレベルのためにこれを照会すると

年によるマルチインデックスとシーズン

df = df.set_index(['Year', 'Season'], inplace=False) 

グループのデータ

df2 = df['A'].groupby(level=['Year','Season']).mean() 

：

df2.index.get_level_values(0) 

私が年を取得：

Out[4]: 
Int64Index([2007, 2007, 2007, 2007, 2008, 2008, 2008, 2008, 2009, 2009, 2009, 
     2009, 2010, 2010, 2010, 2010, 2011, 2011, 2011, 2011, 2012, 2012, 
     2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2013, 2014, 2014, 2014, 2014, 2015, 
     2015, 2015, 2015], 
     dtype='int64', name=u'Year') 

と第二レベル：

df2.index.get_level_values(1) 

私は季節を得る：

Out[6]: 
Index([u'1', u'2', u'3', u'4', u'1', u'2', u'3', u'4', u'1', u'2', u'3', u'4', 
    u'1', u'2', u'3', u'4', u'1', u'2', u'3', u'4', u'1', u'2', u'3', u'4', 
    u'1', u'2', u'3', u'4', u'1', u'2', u'3', u'4', u'1', u'2', u'3', u'4'], 
    dtype='object', name=u'Season') 

をしかし、私はお互いに関連した両年と季節をしたい - 私は再インデックスの両方の年に基づいてデータフレームをすることができますシーズン、マルチインデックスの両方のレベル。さ

- 私は([2007;1 , 2007;2 , 2007;3])など

をしたいが、これは行うことは可能ですか？ありがとう。 （！ありがとう）！ - この非独自のマルチインデックスを処理することはできません `：`エラー `例外を与える` df3.reindex（newIndexが）

Answer 1

>>> df2.index.tolist() 
[(2007, '1'), 
(2007, '2'), 
(2007, '3'), 
(2007, '4'), 
(2008, '1'), 
(2008, '2'), 
(2008, '3'), 
(2008, '4'), 
... 
]