Considere pd.MultiIndex y pd.DataFrame , mux y df

 mux = pd.MultiIndex.from_product([list('ab'), [2014, 2015], range(1, 3)]) df = pd.DataFrame(dict(A=1), mux) print(df) A a 2014 1 1 2 1 2015 1 1 2 1 b 2014 1 1 2 1 2015 1 1 2 1

Queremos reasignar al índice una lista si las listas representan el índice que queremos.

• Quiero el 1er nivel igual

   df.index.get_level_values(0)

• Quiero que el nuevo segundo nivel sea una concatenación de cadenas del segundo y tercer nivel actuales, pero invierta el orden

   df.index.map('{0[2]}/{0[1]}'.format)

 df.index = [df.index.get_level_values(0), df.index.map('{0[2]}/{0[1]}'.format)] print(df) A a 1/2014 1 2/2014 1 1/2015 1 2/2015 1 b 1/2014 1 2/2014 1 1/2015 1 2/2015 1

Puede utilizar una lista de comprensión para reestructurar su índice. Por ejemplo, si tiene un índice de 3 niveles y desea combinar el segundo y el tercer nivel:

 lst = [(i, f'{k}/{j}') for i, j, k in df.index] df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(lst)

Esta es solo una explicación de la respuesta de piRSquared.

 df.index.map('{0[2]}/{0[1]}'.format)

el método map() tiene un argumento, que es una devolución de llamada que se ejecuta en cada elemento del índice. En este ejemplo, el método resulta ser la función str.format incorporada de Python.

La función de format es bastante poderosa y tiene mucha funcionalidad (consulte los documentos ). Una de esas funciones es referirse a argumentos posicionales especificando su posición. Esto significa que

 "Hello {1}, I am {0}, how are you?".format("Bob", "Alice") --> Hello Alice, I am Bob, how are you?

De ahí viene el cero en la respuesta de piRSquared. Normalmente, no es necesario si solo se reemplaza un argumento en la cadena:

 "Hello {}".format("Bob") --> Hello Bob

Sin embargo, en este caso, se requieren dos características adicionales:

1. usando un elemento varias veces en la misma cadena, y
2. seleccionando un subelemento del argumento.

Dado que el método map pasará una única entrada de índice como argumento a la función de formato, "{0[2]}" se refiere al tercer elemento de ese índice.

Ahora el índice de las preguntas originales tiene tres niveles, por lo que cada argumento pasado a la función de format es una tupla que contiene los tres elementos correspondientes al índice de la fila.

Una solución más detallada, pero equivalente, sería:

 df.index.map(lambda idx: str(idx[2]) + '/' + str(idx[1]))

o

 df.index.map(lambda idx: f'{idx[2]}/{idx[1]}')