パンダのデータフレームでマルチインデックスを再インデックスする

Question

2レベルのマルチインデックスパンダのデータフレームを再インデックスしようとしています。データ構造体は次のようになります。

In [1]: df.head(5) 


Out [1]:        arrivals departs 
station   datetime 
S1    2014-03-03 07:45:00  1   1 
       2014-03-03 09:00:00  2   1 
       2014-03-03 11:45:00  1   1 
       2014-03-04 08:45:00  1   1 
       2014-03-04 09:45:00  2   1 

私は15分間隔でdatetimeギャップを埋めるためにしたいが、私は

In [2]: df.reindex(pd.date_range(start='2014-03-03 07:45:00', 
        end='2014-03-04 07:45:00', freq='15min'), level=1) 

を呼び出すとき、私は、まったく同じデータフレームを取得します。私は、次の

Out [2]:        arrivals departs 
station   datetime 
S1    2014-03-03 07:45:00  1   1 <-- original row 
       2014-03-03 08:00:00  0   0 <-- filled in row 
       2014-03-03 08:15:00  0   0 <-- filled in 
       2014-03-03 08:30:00  0   0 <-- filled in 
       2014-03-03 08:45:00  0   0 <-- filled in 
       2014-03-03 09:00:00  2   1 <-- original 
       etc... 

任意のアイデアのようなものを期待しましたか？

Answer 1

は、単純なdatetimeindexに戻ってそれを回して、ギャップを埋める

：インデックス内の重複値を使用して問題があるようです

df = (df.unstack(level=0) 
     .reindex(pd.date_range(start='2014-03-03 07:45:00', 
        end='2014-03-04 07:45:00', freq='15min'))) 


df = df.fillna(0) # for the data, 0 is the desired value 

df.stack('station').swaplevel(0,1).sort_index()