Python - 从 Pandas 数据框中的多级列索引中删除多个级别

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要从多级列索引中删除多个级别，请重复使用。我们已经使用is used 来按列创建索引。columns.droplevel()Multiindex.from_tuples()

首先，按列创建索引 -

items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3", "Col 3", "Col 3")])

接下来，创建一个多索引数组并形成一个多索引数据帧 -

arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),
np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])]
# 形成多索引数据帧
dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=items)

标记索引 -

dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']

在索引 0 处下降一个级别 -

dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0)

我们在 0 索引处删除了一个级别。删除后，1级现在是0级。要删除另一个级别，只需再次使用上面的即

dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0)

以下是代码

示例

import numpy as np
import pandas as pd
items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3", "Col 3", "Col 3")])
# 多索引数组
arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),
np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])]
# 形成多索引数据帧
dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=items)
# 标签索引
dataFrame.index.names = ['one', 'two']
print"DataFrame...\n",dataFrame
print"\nDropping a level...\n";
dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0)
print"Updated DataFrame..\n",dataFrame
print"\nDropping another level...\n";
dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0)
print"Updated DataFrame..\n",dataFrame
输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame...
                     Col 1      Col 2      Col 3
                     Col 1      Col 2      Col 3
                     Col 1      Col 2      Col 3
one      two
car      valueA   0.425077   0.020606   1.148156
         valueB  -1.720355   0.502863   1.184753
         valueC   0.373106   1.300935  -0.128404
bike     valueA  -0.648708   0.944725   0.593327
         valueB  -0.613921  -0.238730  -0.218448
         valueC   0.313042  -0.628065   0.910935
truck    valueA   0.286377   0.478067  -1.000645
         valueB   1.151793  -0.171433  -0.612346
         valueC  -1.358061   0.735075   0.092700
Dropping a level...
Updated DataFrame..
                     Col 1      Col 2      Col 3
                     Col 1      Col 2      Col 3
one      two
car      valueA   0.425077   0.020606   1.148156
         valueB  -1.720355   0.502863   1.184753
         valueC   0.373106   1.300935  -0.128404
bike     valueA  -0.648708   0.944725   0.593327
         valueB  -0.613921  -0.238730  -0.218448
         valueC   0.313042  -0.628065   0.910935
truck    valueA   0.286377   0.478067  -1.000645
         valueB   1.151793  -0.171433  -0.612346
         valueC  -1.358061   0.735075   0.092700
Dropping another level...
Updated DataFrame..
                     Col 1     Col 2     Col 3
one      two
car      valueA   0.425077  0.020606  1.148156
         valueB  -1.720355  0.502863  1.184753
         valueC   0.373106  1.300935 -0.128404
bike     valueA  -0.648708  0.944725  0.593327
         valueB  -0.613921 -0.238730 -0.218448
         valueC   0.313042 -0.628065  0.910935
truck    valueA   0.286377  0.478067 -1.000645
         valueB   1.151793 -0.171433 -0.612346
         valueC  -1.358061  0.735075  0.092700

以上是 Python - 从 Pandas 数据框中的多级列索引中删除多个级别 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/350432.html

回到顶部