如何将一个系列转换为另一个系列的索引,并按其索引对齐

你可以先 reset_index fo列来自 MultiIndex 然后 insert 位置1的新列由 replace 最后一个 set_index 对于 Multiindex 具有 squeeze 用于转换一列 df 到 Series :

s = s.reset_index()
s.insert(1, 'average', s['dealer'].replace(s1))
s = s.set_index(['dealer','average','certificate_status','brand_kia']).squeeze()
print (s)
dealer      average  certificate_status  brand_kia
aeropuerto  36 days  NO                  False        22 days
                                         True         29 days
Galerias    41 days  SI                  False        59 days
                     NO                  False        34 days
Name: dt, dtype: object

或者您可以创建新的 多索引 通过 get_level_values 具有 代替 和 MultiIndex.from_arrays 并分配回:

lvl1 = s.index.get_level_values(0)
lvl2 = s.index.get_level_values(1)
lvl3 = s.index.get_level_values(2)

lvl = pd.Series(lvl1).replace(s1).values

s.index = pd.MultiIndex.from_arrays([lvl1, lvl, lvl2, lvl3],
                         names=['dealer','average','certificate_status','brand_kia'])
print (s)
dealer      average  certificate_status  brand_kia
aeropuerto  36 days  NO                  False        22 days
                                         True         29 days
Galerias    41 days  SI                  False        59 days
                     NO                  False        34 days
Name: dt, dtype: object