我希望在查看我的 DataFrame 时，我将看到 multiIndex 的所有值，包括当后续行对于其中一个级别具有相同索引时。这是一个例子：
arrays = [['20', '50', '20', '20'],['N/A', 'N/A', '10', '30']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Jim', 'Betty'])
pd.DataFrame([np.random.rand(1)]*4,index=index)
输出是：
0
Jim Betty
20 N/A 0.954973
50 N/A 0.954973
20 10 0.954973
30 0.954973
我想在西南角也有一个 20。也就是说，我希望我的 DataFrame 是：
0
Jim Betty
20 N/A 0.954973
50 N/A 0.954973
20 10 0.954973
20 30 0.954973
熊猫有能力做到这一点吗？
你需要设置display.multi_sparse to False:
#if need temporary use option
with pd.option_context('display.multi_sparse', False):
print (df)
0
Jim Betty
20 N/A 0.201643
50 N/A 0.201643
20 10 0.201643
20 30 0.201643
如果整个笔记本都需要此显示选项，则可以按如下方式一次性设置该选项：
# if permanent use
import pandas as pd
pd.options.display.multi_sparse = False
文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/options.html#available-options:
显示.multi_sparse
True
“Sparsify”多索引显示（不显示组内外部级别的重复元素）
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