为什么在这两种情况下pandas.MultiIndex.set_levels返回不同的输出？

问题描述

使用pandas.MultiIndex.set_levels()将（页眉）MultiIndex Level的类型从字符串更改为int时，我遇到一个奇怪的错误。基本上，set_levels（）会无缘无故地更改所讨论级别的排序顺序（无需更改列顺序）。看来问题归结于理解以下两个set_levels（）的简单用例的输出之间的差异。

情况1：没问题

# generate int multiindex
myIndex_str_ = pd.MultiIndex.from_product([range(2),range(24)])
# convert level 1 values to str
myIndex_str_ = myIndex_str_.set_levels(myIndex_str_.get_level_values(1).unique().map(str),level=1)
# convert back level 1 values to int
myIndex_int_ = myIndex_str_.set_levels(myIndex_str_.get_level_values(1).unique().map(int),level=1)

在第一种情况下，myIndex_int_中的级别值与myIndex_str_中的级别值递增。没问题。

案例2：问题

# generate directly multiindex with str values for level 2
myIndex_str =  pd.MultiIndex.from_product([range(2),map(str,range(24))])
# convert level 1 values to int
myIndex_int = myIndex_str.set_levels(myIndex_str.get_level_values(1).unique().map(int),level=1)

在第二种情况下，myIndex_int中的级别值以与myIndex_str中不同的方式排序，既不是字母也不是数字升序：

将myIndex_str与myIndex_str_和myIndex_int与myIndex_int_进行比较，我得到以下输出，但我也不理解：

>> myIndex_str.equals(myIndex_str_)
True
>> myIndex_int.equals(myIndex_int_)
False

第一种方法是在此处解决该错误（如果有）的解决方案。 但是，当使用通过pd.read_csv（）从.csv文件读取的数据帧并指定多个标题行时，我遇到了问题。因此，级别值将自动解释为字符串。之后尝试将此类型更改为int会返回与上面相同的混合级别。确切地说，只有级别值是混合的，不是列。

我不知道问题是从哪里来的，因此欢迎对原因或解决方法有任何想法！谢谢！

解决方法

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