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如何扁平化Pandas DataFrame列中的分层索引

  • Post category:Python

扁平化Pandas DataFrame列中的分层索引通常是在数据清洗和数据分析过程中需要使用的技巧。以下是该技巧的完整攻略：

  1. 创建具有分层索引的DataFrame

为了演示如何扁平化分层索引，我们需要先创建一个带有分层索引的DataFrame。我们可以使用以下代码来创建一个带有两个索引级别的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   ' subgroup': ['X', 'Y', 'X', 'Y'],
                   'value1': [1, 2, 3, 4],
                   'value2': [5, 6, 7, 8]})
df = df.set_index(['group', ' subgroup'])

这个DataFrame有两个层级的索引（group和subgroup），其中group与subgroup列共同组成了DataFrame的索引。

  1. 将列中的分层索引扁平化

在这个DataFrame中，value1和value2列都带有一个名为Measured Variable的分层索引。我们可以使用以下代码将此分层索引扁平化：

df.columns = df.columns.map('_'.join)
df = df.reset_index()

此代码将每个列名中的分层索引绑定在一起（使用下划线），从而将每个测量变量名转换为单个字符串。然后，我们使用reset_index()方法将group和subgroup转换为普通列。

  1. 整理和重新排列DataFrame

扁平化后的DataFrame可能需要进行一些整理和重新排列以满足分析的需要。下面是一个例子，该例子将group和subgroup列放到前面，以便更好地查看：

df = df[['group', ' subgroup', 'value1', 'value2']]

现在，我们获得了一个不带分层索引的DataFrame，可以对其进行任何进一步的分析。

总结：

以上就是完整的扁平化Pandas DataFrame列中的分层索引攻略。基本思路是将每个带分层索引的列名连接起来，以创建一个单独的字符串名称。这样可以使DataFrame的列名变得更加直观，方便后续的数据清洗和数据分析。

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