Pandalar: Çok düzeyli bir sütun dizininden seviye düşürülüyor mu?

Çok düzeyli bir sütun dizinim varsa:

>>> cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
>>> pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)

    bir
   --- + -
    b | c
- + --- + -
0 | 1 | 2
1 | 3 | 4

Bu dizinin "a" seviyesini nasıl düşürebilirim, bu yüzden şu şekilde bitiririm:

    b | c
- + --- + -
0 | 1 | 2
1 | 3 | 4

Şunları kullanabilirsiniz MultiIndex.droplevel:

>>> cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
>>> df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)
>>> df
   a   
   b  c
0  1  2
1  3  4

[2 rows x 2 columns]
>>> df.columns = df.columns.droplevel()
>>> df
   b  c
0  1  2
1  3  4

[2 rows x 2 columns]

Dizini bırakmanın başka bir yolu da bir liste kavraması kullanmaktır:

df.columns = [col[1] for col in df.columns]

   b  c
0  1  2
1  3  4

Bu strateji, alt düzey iki 'y' içeren aşağıdaki örnekte olduğu gibi her iki düzeydeki adları birleştirmek istiyorsanız da yararlıdır:

cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("A", "x"), ("A", "y"), ("B", "y")])
df = pd.DataFrame([[1,2, 8 ], [3,4, 9]], columns=cols)

   A     B
   x  y  y
0  1  2  8
1  3  4  9

Üst seviyeyi düşürmek, 'y' diziniyle iki sütun bırakacaktır. Bu, isimleri liste kavrayışı ile birleştirerek önlenebilir.

df.columns = ['_'.join(col) for col in df.columns]

    A_x A_y B_y
0   1   2   8
1   3   4   9

Bu bir groupby yaptıktan sonra yaşadığım bir sorun ve onu çözen diğer soruyu bulmak biraz zaman aldı . Bu çözümü burada özel duruma uyarladım.

Bunu yapmanın başka bir yolu , .xs yöntemini kullanarak dfbir kesitine göre yeniden atamaktır .df

>>> df

    a
    b   c
0   1   2
1   3   4

>>> df = df.xs('a', axis=1, drop_level=True)

    # 'a' : key on which to get cross section
    # axis=1 : get cross section of column
    # drop_level=True : returns cross section without the multilevel index

>>> df

    b   c
0   1   2
1   3   4

Pandalar itibariyle 0.24.0 , şimdi kullanabilirsiniz DataFrame.droplevel () :

cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)

df.droplevel(0, axis=1) 

#   b  c
#0  1  2
#1  3  4

Bu, DataFrame yöntem zincirinin yuvarlanmasını sağlamak istiyorsanız çok kullanışlıdır.

Bunu sütunları yeniden adlandırarak da başarabilirsiniz:

df.columns = ['a', 'b']

Bu manuel bir adım içerir, ancak özellikle veri çerçevenizi eninde sonunda yeniden adlandırırsanız bir seçenek olabilir.

sum Level = 1 ile küçük bir numara (level = 1 tamamen benzersiz olduğunda çalış)

df.sum(level=1,axis=1)
Out[202]: 
   b  c
0  1  2
1  3  4

Daha yaygın çözüm get_level_values

df.columns=df.columns.get_level_values(1)
df
Out[206]: 
   b  c
0  1  2
1  3  4

Droplevel () işlevimin neden çalışmadığını bilmediğim için bu sorunla mücadele ettim. Birkaçını gözden geçirin ve tablonuzdaki 'a' nın sütun adı ve 'b', 'c' nin dizin olduğunu öğrenin. Bu yardımcı olur mu

df.columns.name = None
df.reset_index() #make index become label