pandas 如何从_tuples中实现多列？

iovurdzv 于 2023-03-28 发布在其他

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我知道如何使用pd.MultiIndex.from_tuples()来更改以下内容

Value
(A,a)  1
(B,a)  2
(B,b)  3

进入

Value
Caps Lower      
A    a          1
B    a          2
B    b          3

但是如何在窗体中更改列元组呢

(A, a)  (A, b) (B,a)  (B,b)
index
1      1       2      2      3
2      2       3      3      2
3      3       4      4      1

进入形式

Caps         A              B
 Lower        a       b      a      b
 index
 1            1       2      2      3
 2            2       3      3      2
 3            3       4      4      1

非常感谢。

**编辑：**我有一个元组列标题的原因是，当我将一个具有单级列的DataFrame连接到一个具有多级列的DataFrame时，它将多级列转换为字符串格式的元组，并将单个级别保留为单个字符串。
**Edit 2 - Alternate Solution：**如前所述，这里的问题是由于join具有不同的列级大小而产生的。这意味着Multi-Column被减少为字符串元组。解决这个问题的方法是，在join之前，我使用df.columns = [('col_level_0','col_level_1','col_level_2')]作为我希望join的DataFrame。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/37835508/how-to-do-multi-column-from-tuples

2条答案

按热度按时间

kqhtkvqz1#

将direct赋值给columns，并将pd.MultiIndex.from_tuples的结果传入现有列：

In [186]:
l=[('A', 'a'),  ('A', 'b'), ('B','a'),  ('B','b')]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = l)
df

Out[186]:
     (A, a)    (A, b)    (B, a)    (B, b)
0 -0.876353  0.553742  1.631858 -0.561309
1  0.463058 -0.455014 -0.491336 -1.436059
2  0.337810  0.233624 -0.571749 -2.259763
3  1.073057 -0.475894  0.999643 -0.379743
4  0.441800  0.311202 -0.191552  0.291268

In [187]:    
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['Caps','Lower'])
df

Out[187]:
Caps          A                   B          
Lower         a         b         a         b
0     -0.876353  0.553742  1.631858 -0.561309
1      0.463058 -0.455014 -0.491336 -1.436059
2      0.337810  0.233624 -0.571749 -2.259763
3      1.073057 -0.475894  0.999643 -0.379743
4      0.441800  0.311202 -0.191552  0.291268

请注意，您可以直接分配给columns属性的names属性，如下所示：

df.columns.names = ['Caps','Lower']

不要与name属性混淆

赞(0）回复(0）举报 2023-03-28

cbjzeqam2#

另一个解决方案是使用MultiIndex.from_tuples和参数names：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Value': [1,2,3]}, index=[('A','a'),('B','a'),('B','b')])
print (df)
        Value
(A, a)      1
(B, a)      2
(B, b)      3

df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index, names=['Caps','Lower'])
print (df)
            Value
Caps Lower       
A    a          1
B    a          2
     b          3

这同样适用于columns，参见Edchum's answer：

df.columns= pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['Caps','Lower'])

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