我有以下df：
Jan 2004 Feb 2004 Mar 2004 Apr 2004 May 2004 Jun 2004 \
0 6.4 6.1 5.9 5.2 5.4 6.1
1 134673.0 130294.0 126006.0 111309.0 114147.0 131745.0
2 1985886.0 1990082.0 1999936.0 2009556.0 2009573.0 2013057.0
3 2120559.0 2120376.0 2125942.0 2120865.0 2123720.0 2144802.0
4 8.8 8.9 8.5 7.8 7.4 7.6
Jul 2004 Aug 2004 Sep 2004 Oct 2004 ... May 2014 \
0 6.0 5.9 5.6 5.5 ... 6.6
1 128010.0 126954.0 119043.0 119278.0 ... 142417.0
2 2019963.0 2015320.0 2015103.0 2035705.0 ... 2009815.0
3 2147973.0 2142274.0 2134146.0 2154983.0 ... 2152232.0
4 6.5 6.2 6.5 6.8 ... 6.8
Jun 2014 Jul 2014 Aug 2014 Sep 2014 Oct 2014 Nov 2014 \
0 7.4 7.6 7.2 6.2 6.0 5.7
1 161376.0 165248.0 154786.0 132918.0 128711.0 122831.0
2 2008339.0 2003562.0 1994433.0 2001023.0 2019314.0 2016260.0
3 2169715.0 2168810.0 2149219.0 2133941.0 2148025.0 2139091.0
4 7.0 6.3 6.0 6.2 6.2 6.4
Dec 2014 state type_string
0 5.5 01 foo
1 117466.0 01 barb
2 2005276.0 01 asd
3 2122742.0 01 foobarbar
4 6.4 02 foo
也就是说，我在每个美国州都有一组变量（foo，barb，asd，foobarbar，foo），如type_string。
我想将数据框切换到一个结构，其中不同的日期（当前在列中）成为MultiIndex的较低级别，state成为MultiIndex的上一级。
我试过
datesIndex = df.columns[:-2]
stateIndex = pd.Index(df.state)
mindex = pd.MultiIndex.from_tuples((datesIndex, stateIndex))
df.pivot(index=mindex, columns='type_string')
但得到了
ValueError: Length mismatch: Expected axis has 208 elements, new values have 2 elements
我该如何处理？
foo barb asd foobarbar
date state
2004/01/01 1 6.4 134673.0 1985886 2120559
2004/02/01 1 6.1 130294.0 1990082 2120376
2004/03/01 1 5.9 126006.0 1999936 2125942
答案 0 :(得分：2)
这可以通过pivot/transpose：
In [195]: result = df.pivot(index='type_string', columns='state').T
In [196]: result.columns.name = None
In [197]: result
Out[197]:
asd barb foo foobarbar
state
Jan 2004 1 1985886 134673 6.4 2120559
2 NaN NaN 8.8 NaN
Feb 2004 1 1990082 130294 6.1 2120376
2 NaN NaN 8.9 NaN
这里的想法是columns='state'将state列移动到日期旁边的列级别。因此，使用.T进行转置会转换索引和列，从而产生所需的结果。