축 1 (열)의 계층 인덱스가있는 데이터 프레임이 있습니다 ( groupby.agg작업에서).
USAF WBAN year month day s_PC s_CL s_CD s_CNT tempf
sum sum sum sum amax amin
0 702730 26451 1993 1 1 1 0 12 13 30.92 24.98
1 702730 26451 1993 1 2 0 0 13 13 32.00 24.98
2 702730 26451 1993 1 3 1 10 2 13 23.00 6.98
3 702730 26451 1993 1 4 1 0 12 13 10.04 3.92
4 702730 26451 1993 1 5 3 0 10 13 19.94 10.94평평하고 싶기 때문에 다음과 같이 보입니다 (이름은 중요하지 않습니다-이름을 바꿀 수 있습니다).
USAF WBAN year month day s_PC s_CL s_CD s_CNT tempf_amax tmpf_amin
0 702730 26451 1993 1 1 1 0 12 13 30.92 24.98
1 702730 26451 1993 1 2 0 0 13 13 32.00 24.98
2 702730 26451 1993 1 3 1 10 2 13 23.00 6.98
3 702730 26451 1993 1 4 1 0 12 13 10.04 3.92
4 702730 26451 1993 1 5 3 0 10 13 19.94 10.94어떻게해야합니까? (나는 많은 것을 시도했지만 아무 소용이 없었습니다.)
제안에 따라 여기에 dict 형식의 머리가 있습니다.
{('USAF', ''): {0: '702730',
1: '702730',
2: '702730',
3: '702730',
4: '702730'},
('WBAN', ''): {0: '26451', 1: '26451', 2: '26451', 3: '26451', 4: '26451'},
('day', ''): {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5},
('month', ''): {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1},
('s_CD', 'sum'): {0: 12.0, 1: 13.0, 2: 2.0, 3: 12.0, 4: 10.0},
('s_CL', 'sum'): {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 10.0, 3: 0.0, 4: 0.0},
('s_CNT', 'sum'): {0: 13.0, 1: 13.0, 2: 13.0, 3: 13.0, 4: 13.0},
('s_PC', 'sum'): {0: 1.0, 1: 0.0, 2: 1.0, 3: 1.0, 4: 3.0},
('tempf', 'amax'): {0: 30.920000000000002,
1: 32.0,
2: 23.0,
3: 10.039999999999999,
4: 19.939999999999998},
('tempf', 'amin'): {0: 24.98,
1: 24.98,
2: 6.9799999999999969,
3: 3.9199999999999982,
4: 10.940000000000001},
('year', ''): {0: 1993, 1: 1993, 2: 1993, 3: 1993, 4: 1993}}답변
가장 쉬운 방법은 열을 최상위 수준으로 설정하는 것입니다.
df.columns = df.columns.get_level_values(0)참고 : to 레벨에 이름이 있으면 0이 아닌이 이름으로 액세스 할 수도 있습니다.
.
joinMultiIndex를 하나의 Index로 결합 / 열에 문자열 항목이 있다고 가정하면 다음을 수행 할 수 있습니다.
df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]참고 : strip두 번째 색인이없는 경우에는 공백이 있어야 합니다.
In [11]: [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]
Out[11]:
['USAF',
'WBAN',
'day',
'month',
's_CD sum',
's_CL sum',
's_CNT sum',
's_PC sum',
'tempf amax',
'tempf amin',
'year']답변
pd.DataFrame(df.to_records()) # multiindex become columns and new index is integers only답변
이 글타래에 대한 모든 현재 답변은 약간 날짜가 지났어야합니다. 현재 pandas버전 0.24.0의는 .to_flat_index()당신이 필요하지 않습니다.
팬더 자신의 문서에서 :
MultiIndex.to_flat_index ()
다중 인덱스를 레벨 값을 포함하는 튜플의 인덱스로 변환합니다.
문서에서 간단한 예 :
import pandas as pd
print(pd.__version__) # '0.23.4'
index = pd.MultiIndex.from_product(
[['foo', 'bar'], ['baz', 'qux']],
names=['a', 'b'])
print(index)
# MultiIndex(levels=[['bar', 'foo'], ['baz', 'qux']],
# codes=[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 1]],
# names=['a', 'b'])적용 to_flat_index():
index.to_flat_index()
# Index([('foo', 'baz'), ('foo', 'qux'), ('bar', 'baz'), ('bar', 'qux')], dtype='object')기존 pandas열 을 대체하는 데 사용
에 사용하는 방법의 예 dat는 MultiIndex열 이있는 DataFrame입니다 .
dat = df.loc[:,['name','workshop_period','class_size']].groupby(['name','workshop_period']).describe()
print(dat.columns)
# MultiIndex(levels=[['class_size'], ['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max']],
# codes=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]])
dat.columns = dat.columns.to_flat_index()
print(dat.columns)
# Index([('class_size', 'count'), ('class_size', 'mean'),
# ('class_size', 'std'), ('class_size', 'min'),
# ('class_size', '25%'), ('class_size', '50%'),
# ('class_size', '75%'), ('class_size', 'max')],
# dtype='object')답변
Andy Hayden의 대답은 확실히 가장 쉬운 방법입니다. 중복 열 레이블을 피하려면 약간 조정해야합니다.
In [34]: df
Out[34]:
USAF WBAN day month s_CD s_CL s_CNT s_PC tempf year
sum sum sum sum amax amin
0 702730 26451 1 1 12 0 13 1 30.92 24.98 1993
1 702730 26451 2 1 13 0 13 0 32.00 24.98 1993
2 702730 26451 3 1 2 10 13 1 23.00 6.98 1993
3 702730 26451 4 1 12 0 13 1 10.04 3.92 1993
4 702730 26451 5 1 10 0 13 3 19.94 10.94 1993
In [35]: mi = df.columns
In [36]: mi
Out[36]:
MultiIndex
[(USAF, ), (WBAN, ), (day, ), (month, ), (s_CD, sum), (s_CL, sum), (s_CNT, sum), (s_PC, sum), (tempf, amax), (tempf, amin), (year, )]
In [37]: mi.tolist()
Out[37]:
[('USAF', ''),
('WBAN', ''),
('day', ''),
('month', ''),
('s_CD', 'sum'),
('s_CL', 'sum'),
('s_CNT', 'sum'),
('s_PC', 'sum'),
('tempf', 'amax'),
('tempf', 'amin'),
('year', '')]
In [38]: ind = pd.Index([e[0] + e[1] for e in mi.tolist()])
In [39]: ind
Out[39]: Index([USAF, WBAN, day, month, s_CDsum, s_CLsum, s_CNTsum, s_PCsum, tempfamax, tempfamin, year], dtype=object)
In [40]: df.columns = ind
In [46]: df
Out[46]:
USAF WBAN day month s_CDsum s_CLsum s_CNTsum s_PCsum tempfamax tempfamin \
0 702730 26451 1 1 12 0 13 1 30.92 24.98
1 702730 26451 2 1 13 0 13 0 32.00 24.98
2 702730 26451 3 1 2 10 13 1 23.00 6.98
3 702730 26451 4 1 12 0 13 1 10.04 3.92
4 702730 26451 5 1 10 0 13 3 19.94 10.94
year
0 1993
1 1993
2 1993
3 1993
4 1993답변
df.columns = ['_'.join(tup).rstrip('_') for tup in df.columns.values]답변
그리고 다중 인덱스의 두 번째 수준에서 집계 정보를 유지하려면 다음을 시도하십시오.
In [1]: new_cols = [''.join(t) for t in df.columns]
Out[1]:
['USAF',
'WBAN',
'day',
'month',
's_CDsum',
's_CLsum',
's_CNTsum',
's_PCsum',
'tempfamax',
'tempfamin',
'year']
In [2]: df.columns = new_cols답변
map기능 을 사용하기 위해 이것을 수행하는 가장 파이썬적인 방법 .
df.columns = df.columns.map(' '.join).str.strip()출력 print(df.columns):
Index(['USAF', 'WBAN', 'day', 'month', 's_CD sum', 's_CL sum', 's_CNT sum',
's_PC sum', 'tempf amax', 'tempf amin', 'year'],
dtype='object')f 문자열로 Python 3.6 이상을 사용하여 업데이트하십시오.
df.columns = [f'{f} {s}' if s != '' else f'{f}'
for f, s in df.columns]
print(df.columns)산출:
Index(['USAF', 'WBAN', 'day', 'month', 's_CD sum', 's_CL sum', 's_CNT sum',
's_PC sum', 'tempf amax', 'tempf amin', 'year'],
dtype='object')