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在Pandas中給多層索引降級的方法

2020-02-15 23:44:08
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來源:轉載
供稿:網友

# 背景介紹 通常我們不會在Pandas中主動設置多層索引,但是如果一個字段做多個不同的聚合運算, 比如sum, max這樣形成的Column Level是有層次的,這樣閱讀非常方便,但是對編程定位比較麻煩. # 數據準備

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.arange(0, 14).reshape(7,2),columns =['a','b'] )df.a = df.a %3df['who'] = 'Bob'df.loc[df.a%4==0,'who'] = 'Alice'

a b who
0 0 1 Alice
1 2 3 Bob
2 1 5 Bob
3 0 7 Alice
4 2 9 Bob
5 1 11 Bob
6 0 13 Alice

# 對一個字段同時用3個聚合函數

gp1 = df.groupby('who').agg({'b':[sum,np.max, np.min], 'a':sum})gp1
b a
sum amax amin sum
who
Alice 8.0 7.0 1.0 0
Bob 28.0 11.0 3.0 6

索引是有層次的,虛要通過下面這種方式,個人感覺不是很方便.下面介紹2種方法來解決這個問題

#有層次的索引訪問方法gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]
28.0

# 直接去除一層

gp2 = gp1.copy(deep=True)gp2.columns = gp1.columns.droplevel(0)gp2

sum amax amin sum
who
Alice 8.0 7.0 1.0 0
Bob 28.0 11.0 3.0 6

# 把2層合并到一層

gp3 = gp1.copy(deep=True)gp3.columns = ["_".join(x) for x in gp3.columns.ravel()]gp3            
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