如何在列中平铺分层索引

我有一个在轴1(列)中具有层次索引的数据帧(来自groupby。gg操作):

     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  10.94

我想把它压平，使它看起来像这样(名字不重要-我可以重命名):

     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          10.94

我怎么做呢?(我尝试了很多，但都无济于事。)

根据建议，这里是字典形式的头部

{('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}}

当前回答

处理多个级别和混合类型的通用解决方案:

df.columns = ['_'.join(tuple(map(str, t))) for t in df.columns.values]

2017-07-20 12:23:44

其他回答

还有一个简短的，只使用熊猫的方法:

df.columns = df.columns.to_flat_index().str.join('_')

产量为输出:

    USAF_  WBAN_  day_  month_  ...  s_PC_sum  tempf_amax  tempf_amin  year_
0  702730  26451     1       1  ...       1.0       30.92       24.98   1993
1  702730  26451     2       1  ...       0.0       32.00       24.98   1993
2  702730  26451     3       1  ...       1.0       23.00        6.98   1993
3  702730  26451     4       1  ...       1.0       10.04        3.92   1993
4  702730  26451     5       1  ...       3.0       19.94       10.94   1993

您会注意到，对于不属于MultiIndex的列，后面有下划线。你提到过你不关心名字，所以这可能对你有用。在我自己类似的用例中，所有列都有两层，因此这个简单的命令创建了漂亮的名称。

2021-03-04 12:33:04

也许有点晚了，但如果你不担心重复的列名:

df.columns = df.columns.tolist()

2016-11-30 12:29:41

为了在其他DataFrame方法链中平展MultiIndex，定义一个这样的函数:

def flatten_index(df):
  df_copy = df.copy()
  df_copy.columns = ['_'.join(col).rstrip('_') for col in df_copy.columns.values]
  return df_copy.reset_index()

然后使用管道方法在DataFrame方法链中应用这个函数，在groupby和agg之后，但在链中任何其他方法之前:

my_df \
  .groupby('group') \
  .agg({'value': ['count']}) \
  .pipe(flatten_index) \
  .sort_values('value_count')

2019-03-26 04:56:47

我认为最简单的方法是将列设置为顶层:

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

注意:如果to级别有名称，您也可以通过this访问它，而不是0。

如果你想合并/加入你的MultiIndex到一个索引(假设你的列中只有字符串条目)，你可以:

df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]

注意:当没有第二个索引时，我们必须去掉空白。

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']

2013-01-24 18:37:10

处理多个级别和混合类型的通用解决方案:

df.columns = ['_'.join(tuple(map(str, t))) for t in df.columns.values]

2017-07-20 12:23:44

如何在列中平铺分层索引

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