Pivot/Reindex столбец MultiIndex в этом DataFrame?

Question

Предположим, у меня есть DataFrame порождена describe() с MultiIndex в индексе столбца:

txid FOOBAR               
      count  mean  std min 25% 50% 75% max 
meas 0  233.0 8.064378 76.225789 -127.0 -62.0 14.0 78.0 126.0 
... 

txid DEADBEEF               
      count  mean  std min 25% 50% 75% max 
meas 0  60.0 7.866667 78.921215 -127.0 -55.75 3.0 81.75 126.0 
... 

Как я могу выскочить вниз «TXID» ключ вниз в DataFrame с в два раза больше строк:

  txid  count  mean  std min 25% 50% 75% max 
meas 0  FOOBAR  233.0 8.064378 76.225789 -127.0 -62.0 14.0 78.0 126.0 
... 
meas 0  DEADBEEF 60.0 7.866667 78.921215 -127.0 -55.75 3.0 81.75 126.0 

UPDATE

Незначительное улучшение ответом, @jezrael:

df1 = df.groupby('txid').apply(lambda x: x.describe()) 
# start improvements 
df1.index.rename('idx',level=1,inplace=True) 
df1.reset_index(inplace=True) 
df1 = df1.pivot(columns='txid',index='idx') 
df1 = df1.T 
df.index.rename('meas',level=0,inplace=True) 

Answer 1

Вы можете использовать pivot_table с T. Последнее использование reset_index и rename_axis:

print df 
    meas 0  txid meas 1 
0 12123 DEADBEEF  1 
1 11123 FOOBAR  2 
2 10231 DEADBEEF  3 
3 10233 FOOBAR  3 

df1 = df.groupby('txid').apply(lambda x: x.describe()) 
         .reset_index() 
         .rename(columns={'level_1':'ind'}) 

print df1 
     txid ind  meas 0 meas 1 
0 DEADBEEF count  2.000000 2.000000 
1 DEADBEEF mean 11177.000000 2.000000 
2 DEADBEEF std 1337.846030 1.414214 
3 DEADBEEF min 10231.000000 1.000000 
4 DEADBEEF 25% 10704.000000 1.500000 
5 DEADBEEF 50% 11177.000000 2.000000 
6 DEADBEEF 75% 11650.000000 2.500000 
7 DEADBEEF max 12123.000000 3.000000 
8  FOOBAR count  2.000000 2.000000 
9  FOOBAR mean 10678.000000 2.500000 
10 FOOBAR std 629.325035 0.707107 
11 FOOBAR min 10233.000000 2.000000 
12 FOOBAR 25% 10455.500000 2.250000 
13 FOOBAR 50% 10678.000000 2.500000 
14 FOOBAR 75% 10900.500000 2.750000 
15 FOOBAR max 11123.000000 3.000000 

df1 = df1.pivot_table(columns='txid', index='ind').T 
                .reset_index(level=1) 
                .rename_axis(None, axis=1) 
print df1 
      txid  25%  50%  75% count  max  mean \ 
meas 0 DEADBEEF 10704.00 11177.0 11650.00 2.0 12123.0 11177.0 
meas 0 FOOBAR 10455.50 10678.0 10900.50 2.0 11123.0 10678.0 
meas 1 DEADBEEF  1.50  2.0  2.50 2.0  3.0  2.0 
meas 1 FOOBAR  2.25  2.5  2.75 2.0  3.0  2.5 

      min   std 
meas 0 10231.0 1337.846030 
meas 0 10233.0 629.325035 
meas 1  1.0  1.414214 
meas 1  2.0  0.707107