如何在熊貓數據透視表中合並多索引層？

Question

假設我得到了像這樣的比賽中球員表現的數據框：

    Match    Faction    A         B
    BG1      Alliance   8         10
    BG1      Alliance   2         5
    BG1      Horde      5         25
    BG2 ...

我想匯總每場比賽的球隊統計數據A和B，換句話說，獲得如下數據框：

    Match  Alliance A  Alliance B  Horde A  Horde B
    BG1    10          15          5        25
    BG2 ...

我知道我可以手動形成每個列，但是我正在尋找更優雅的方法來解決問題。 所以，我嘗試了這個：

    df.pivot_table(values=['A', 'B'], index='Match', columns='Faction', aggfunc=lambda x: x.sum())

這給了我以下內容：

             A                B
    Faction  Alliance  Horde  Alliance  Horde
    Match  
    BG1      10        5      15        25  
    BG2 ...

現在，是否有任何方法可以合並這些多索引以將它們轉換為“聯盟A”，“部落A”，“聯盟B”，“部落B”列？ 我唯一的想法是申請

    .T.reset_index().T

...這會刪除多索引層，但是，之后需要手動重命名列。

Answer 1

這很容易，因為您已經完成了大部分工作：

# create a list of the new column names in the right order
new_cols=[('{1} {0}'.format(*tup)) for tup in pivoted.columns]

# assign it to the dataframe (assuming you named it pivoted
pivoted.columns= new_cols

# resort the index, so you get the columns in the order you specified
pivoted.sort_index(axis='columns')