I have below Dataframe with MultiIndex columns, need to prepare regular dataframe
df:
Instrument PDKRW1M
Field ER
Date
2019-02-28 1124.0
2019-03-01 1125.5
2019-03-04 1126.0
2019-03-05 1126.5
2019-03-06 1127.0
2019-03-07 1132.0
2019-03-08 1133.5
2019-03-11 1133.0
2019-03-12 1128.0
2019-03-13 1129.5
2019-03-14 1135.0
df.columns:
MultiIndex(levels=[['PDKRW1M'], ['ER']],
labels=[[0], [0]],
names=['Instrument', 'Field'])
Want to prepare dataframe like this:
Date Value Instrument Field
2019-02-28 1124.0 PDKRW1M ER
2019-03-01 1125.5 PDKRW1M ER
2019-03-04 1126.0 PDKRW1M ER
2019-03-05 1126.5 PDKRW1M ER
2019-03-06 1127.0 PDKRW1M ER
2019-03-07 1132.0 PDKRW1M ER
2019-03-08 1133.5 PDKRW1M ER
2019-03-11 1133.0 PDKRW1M ER
2019-03-12 1128.0 PDKRW1M ER
2019-03-13 1129.5 PDKRW1M ER
2019-03-14 1135.0 PDKRW1M ER
2019-03-14 1135.0 PDKRW1M ER
Use DataFrame.unstack
with DataFrame.reset_index
with first and second level for DatetimeIndex
:
df = df.unstack().reset_index(level=[0,1], name='Value')
#for column Date
#df = df.unstack().reset_index(name='Value')
print (df)
Instrument Field Value
Date
2019-02-28 PDKRW1M ER 1124.0
2019-03-01 PDKRW1M ER 1125.5
2019-03-04 PDKRW1M ER 1126.0
2019-03-05 PDKRW1M ER 1126.5
2019-03-06 PDKRW1M ER 1127.0
2019-03-07 PDKRW1M ER 1132.0
2019-03-08 PDKRW1M ER 1133.5
2019-03-11 PDKRW1M ER 1133.0
2019-03-12 PDKRW1M ER 1128.0
2019-03-13 PDKRW1M ER 1129.5
2019-03-14 PDKRW1M ER 1135.0
If necessary change order of columns:
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]
#for column Date
#df = df[df.columns[-2:].tolist() + df.columns[:-2].tolist()]
print (df)
Value Instrument Field
Date
2019-02-28 1124.0 PDKRW1M ER
2019-03-01 1125.5 PDKRW1M ER
2019-03-04 1126.0 PDKRW1M ER
2019-03-05 1126.5 PDKRW1M ER
2019-03-06 1127.0 PDKRW1M ER
2019-03-07 1132.0 PDKRW1M ER
2019-03-08 1133.5 PDKRW1M ER
2019-03-11 1133.0 PDKRW1M ER
2019-03-12 1128.0 PDKRW1M ER
2019-03-13 1129.5 PDKRW1M ER
2019-03-14 1135.0 PDKRW1M ER
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