[英]How to rename MultiIndex columns?
如何重命名 pandas 中的 MultiIndex 列?
例如,这是我希望能够做到的:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1)]))
df.rename(columns={('a', 1): 'd', ('a', 2): 'e', ('b', 1): 'f'}, errors='raise')
但是,这没有任何效果,返回与原始列名相同的 DataFrame:
a b
1 2 1
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
我想得到:
d e f
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
(我使用errors='raise'
来确保我正确引用了列名。)
这在您没有 MultiIndex 时有效:
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
columns=['a1', 'a2', 'b1'])
df.rename(columns={'a1': 'd', 'a2': 'e', 'b1': 'f'}, errors='raise')
回报:
d e f
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
我已经搞砸了这方面的变化,例如使用 level 参数并让新名称具有相同数量的级别但没有运气。
还有其他相关问题,但他们倾向于专注于解决一些更大的问题。 我可以想办法获得解决更大问题所需的结果,但我故意不在这里问这个问题。 这种rename
方法似乎是最自然的,我想了解为什么它不起作用或我做错了什么。 如果我应该使用与我的问题相关的rename
替代方法,或者有关rename
的信息证明它没有做我认为应该做的事情,他们将不胜感激。
最相似的问题在这里,但答案并没有解决我的问题:在我的示例中指定单个级别的值是不够的,因为单个级别不能唯一地指定每一列,并且set_levels
不能解决单个列。
您可以先使用to_flat_index展平索引:
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1)]))
lookup = {('a', 1): 'd', ('a', 2): 'e', ('b', 1): 'f'}
# flatten index
df.columns = df.columns.to_flat_index()
# rename using lookup
result = df.rename(columns=lookup)
print(result)
Output
d e f
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
我建议使用具有相同默认值x
的get
列表理解:
d = {('a', 1): 'd', ('a', 2): 'e', ('b', 1): 'f'}
df.columns = [d.get(x, x) for x in df.columns]
print (df)
d e f
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
因为如果使用rename
测试一些 function ,它会分别处理每个列名:
测试:
def f(x):
print (x)
a
1
a
2
b
1
print (df.rename(columns = f))
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