在 Pandas 中将两个 MultiIndex 级别合并为一个

我有一个多索引的 Pandas 数据框。第二级包含年份 ([2014,2015])，第三级包含月份编号 ([1, 2, .., 12])。我想将这两个合并为一个级别，例如 - [1/2014, 2/2014 ..., 6/2015]。这怎么可能做到呢？

我是熊猫新手。搜索了很多但找不到任何类似的问题/解决方案。

编辑：我找到了一种方法来避免与答案一起这样做这个问题 https://stackoverflow.com/questions/24090710/pandas-convert-dataframe-multi-index-to-datetime-object。我应该以这种方式创建我的数据框。这似乎是按日期时间建立索引的方法。

考虑pd.MultiIndex and pd.DataFrame, mux and 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

我们想要为索引分配一个代表我们想要的索引的列表列表。

• 我想要第一级相同

  df.index.get_level_values(0)
  

• 我希望新的第二级是当前第二级和第三级的字符串串联，但顺序相反

  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