マルチインデックスをリサンプリングする方法について、次の説明を見つけました。
ただし、合計の代わりにカウントを使用するとすぐに、ソリューションは機能しなくなります
これは以下に関連している可能性があります：問題を引き起こす「how = count」を使用したリサンプリング
カウントと文字列が機能していません：
values_a =[1]*16
states = ['Georgia']*8 + ['Alabama']*8
#cities = ['Atlanta']*4 + ['Savanna']*4 + ['Mobile']*4 + ['Montgomery']*4
dates = pd.DatetimeIndex([datetime.datetime(2012,1,1)+datetime.timedelta(days = i) for i in range(4)]*4)
df2 = pd.DataFrame(
{'value_a': values_a},
index = [states, dates])
df2.index.names = ['State', 'Date']
df2.reset_index(level=[0], inplace=True)
print(df2.groupby(['State']).resample('W',how='count'))
収量：
2012-01-01 2012-01-08
State value_a State value_a
State
Alabama 2 2 6 6
Georgia 2 2 6 6
合計と数値を値として使用する作業バージョン
values_a =[1]*16
states = ['Georgia']*8 + ['Alabama']*8
#cities = ['Atlanta']*4 + ['Savanna']*4 + ['Mobile']*4 + ['Montgomery']*4
dates = pd.DatetimeIndex([datetime.datetime(2012,1,1)+datetime.timedelta(days = i) for i in range(4)]*4)
df2 = pd.DataFrame(
{'value_a': values_a},
index = [states, dates])
df2.index.names = ['State', 'Date']
df2.reset_index(level=[0], inplace=True)
print(df2.groupby(['State']).resample('W',how='sum'))
収量（「状態」の重複がないことに注意してください）：
value_a
State Date
Alabama 2012-01-01 2
2012-01-08 6
Georgia 2012-01-01 2
2012-01-08 6
を使用する場合count、状態は迷惑な列ではないため（文字列をカウントできます）、resampleカウントを適用します（ただし、出力は期待どおりではありません）。あなたは次のようなことをすることができます（にのみ適用countするように言ってくださいvalue_a）、
>>> print df2.groupby(['State']).resample('W',how={'value_a':'count'})
value_a
State Date
Alabama 2012-01-01 2
2012-01-08 6
Georgia 2012-01-01 2
2012-01-08 6
または、より一般的には、さまざまな種類howをさまざまな列に適用できます。
>>> print df2.groupby(['State']).resample('W',how={'value_a':'count','State':'last'})
State value_a
State Date
Alabama 2012-01-01 Alabama 2
2012-01-08 Alabama 6
Georgia 2012-01-01 Georgia 2
2012-01-08 Georgia 6
したがって、上記ではcount再サンプリングされた多重指数データフレームを使用できますが、からの出力の動作については説明していませんhow='count'。以下は、私が期待する動作に近いものです。
print df2.groupby(['State']).resample('W',how={'value_a':'count','State':'count'})
State value_a
State Date
Alabama 2012-01-01 2 2
2012-01-08 6 6
Georgia 2012-01-01 2 2
2012-01-08 6 6
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