Pandas: 合并多级索引DataFrame的标题行

Question

16 浏览2023年2月21日

匿名的 2023年2月21日

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假设我有一个DataFrame如下所示：

first bar baz foo


second  one  two  one  two  one  two three
A       1    2    3    4    5    6   7
B       8    9    10   11   12   13  14

我想要创建一个新的DataFrame，如下所示：

        barone  bartwo  bazone baztwo  fooone footwo foothree
A       1       2       3      4       5      6      7
B       8       9       10     11      12     13     14

可能的代码是什么？

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1 答案

匿名的 · Answer 1 · 2023-04-14T12:56:13+00:00

Pandas：合并多级索引DataFrame的标题行

在处理数据分析和处理过程中，经常会遇到多级索引DataFrame的问题。多级索引DataFrame指的是在DataFrame的列标题中有多个层级的索引。在这种情况下，可能需要将多级索引的各个层级合并为一个字符串。

下面给出了三种解决多级索引DataFrame标题行合并的方法：

1. 使用Python 3.6+的f-string格式化和列表推导更新列标题：

df.columns = [f'{i}{j}' for i, j in df.columns]

2. 使用map和join函数：

df.columns = df.columns.map(''.join)

3. 如果列的数据类型是数字类型，可以使用map和format函数：

df.columns = df.columns.map('{0[0]}{0[1]}'.format)

以上三种方法都可以将多级索引DataFrame的列标题合并为一个字符串。

下面是使用以上方法得到的输出结果：

barone bartwo bazone baztwo fooone footwo foothree


A       1       2       3       4       5       6         7
B       8       9      10      11      12      13        14

通过以上方法，可以方便地处理多级索引DataFrame的列标题合并问题，使得数据分析和处理更加便捷。