[英]collapse a pandas MultiIndex
假设我有一个带有DataFrame
列的MultiIndex
。 如何将级别折叠为值的串联,以便我只有一个级别?
np.random.seed([3, 14])
col = pd.MultiIndex.from_product([list('ABC'), list('DE'), list('FG')])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 12) * 10, columns=col).astype(int)
print df
A B C
D E D E D E
F G F G F G F G F G F G
0 2 1 1 7 5 9 9 2 7 4 0 3
1 3 7 1 1 5 3 1 4 3 5 6 0
2 2 6 9 9 9 5 7 0 1 2 7 5
3 2 2 8 0 3 9 4 7 0 8 2 5
我希望结果看起来像这样:
ADF ADG AEF AEG BDF BDG BEF BEG CDF CDG CEF CEG
0 2 1 1 7 5 9 9 2 7 4 0 3
1 3 7 1 1 5 3 1 4 3 5 6 0
2 2 6 9 9 9 5 7 0 1 2 7 5
3 2 2 8 0 3 9 4 7 0 8 2 5
我做了这个
def collapse_columns(df):
df = df.copy()
if isinstance(df.columns, pd.MultiIndex):
df.columns = df.columns.to_series().apply(lambda x: "".join(x))
return df
我必须检查它是否是MultiIndex
因为如果不是,我将拆分一个字符串并将其与我在join
选择的任何分隔符重新组合。
你可以试试这个:
In [200]: cols = pd.Series(df.columns.tolist()).apply(pd.Series).sum(axis=1)
In [201]: cols
Out[201]:
0 ADF
1 ADG
2 AEF
3 AEG
4 BDF
5 BDG
6 BEF
7 BEG
8 CDF
9 CDG
10 CEF
11 CEG
dtype: object
df.columns = df.columns.to_series().apply(''.join)
这不会产生分隔,但您可以将 '_' 替换为 '' 或您可能想要的任何其他分隔符。
解决方案 1)
df.columns = df.columns.to_series().str.join('_')
print(df.columns.shape) #(1,_X_) # a 2 D Array.
或更好的解决方案 2
pivoteCols = df.columns.to_series().str.join('_')
pivoteCols = pivoteCols.values.reshape(len(pivoteCols))
df.columns = pivoteCols
print(df.columns.shape) # One Dimensional
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