Python - 从 Pandas 数据框中的多级列索引中删除一个级别

Z时代
2024-01-10
分类：综合

要从多级列索引中删除一个级别，请使用. 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)

示例

以下是代码

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")])
# multiindex array
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)
# labelling index
dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']
print"DataFrame...\n",dataFrame
print"\nDropping a 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

level 0 level 1

car valueA 1.691127 0.315145 -0.695925

valueB -2.077182 -2.027643 -0.523965

valueC 1.021402 -0.384421 0.640215

bike valueA -2.271217 0.197185 0.304847

valueB 0.119615 -0.520491 -0.746547

valueC 1.856888 -0.491540 -1.754604

truck valueA 0.829854 -0.204102 -1.130511

valueB 0.310692 0.119087 -0.244919

valueC -0.245934 -2.141639 -1.298278

Dropping a level...

Updated DataFrame..