在Pandas中给多层索引降级的方法


						# 背景介绍 通常我们不会在Pandas中主动设置多层索引,但是如果一个字段做多个不同的聚合运算, 比如sum, max这样形成的Column Level是有层次的,这样阅读非常方便,但是对编程定位比较麻烦. # 数据准备





import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(0, 14).reshape(7,2),columns =['a','b'] )

df.a = df.a %3

df['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

    

  





# 对一个字段同时用3个聚合函数





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

    

  



索引是有层次的,虚要通过下面这种方式,个人感觉不是很方便.下面介绍2种方法来解决这个问题





#有层次的索引访问方法

gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]







28.0



# 直接去除一层





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层合并到一层





gp3 = gp1.copy(deep=True)

gp3.columns = ["_".join(x) for x in gp3.columns.ravel()]

gp3







  

    

      

      b_sum

      b_amax

      b_amin

      a_sum

    

    

      who

      

      

      

      

    

  

  

    

      Alice

      8.0

      7.0

      1.0

      0

    

    

      Bob

      28.0

      11.0

      3.0

      6

    

  





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