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用任意顺序和重复的列名重命名多索引列

indexing dataframe pandas string python

timgeb · 技术社区 · 6 年前

DataFrame overview (这个问题简称)。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>>
>>> index = pd.Index(['Abbott PLC', 'Abbott, Rogahn and Bednar'], dtype='object', name='Account Name')
>>> columns = pd.MultiIndex(levels=[['total', 'quantity'], ['count', 'sum']], labels=[[0, 0, 1], [1, 0, 1]])
>>> values = np.array([[755.44,   1.  ,  19.  ], [615.6 ,   1.  ,  18.  ]])
>>> 
>>> overview = pd.DataFrame(values, columns=columns, index=index)
>>> overview
                            total       quantity
                              sum count      sum
Account Name                                    
Abbott PLC                 755.44   1.0     19.0
Abbott, Rogahn and Bednar  615.60   1.0     18.0

列名很奇怪,因为在我的实际代码中,这个结果是从 数据帧 df

aggregators = {'total': ['sum', 'count'], 'quantity': 'sum'}
overview = df.groupby('Account Name')['total', 'quantity'].agg(aggregators)

概述 ,所需结果如下:

                            gross  checkouts  items
Account Name                                       
Abbott PLC                 755.44        1.0   19.0
Abbott, Rogahn and Bednar  615.60        1.0   18.0

我不能简单地使用 overview.columns = ['gross', 'checkouts', 'items'] this similar question 因为使用后 agg 列的顺序是任意的。(正在应用 rename 由于名字重复,看起来也很棘手 'sum'

目前,我正在使用 OrderedDict 对于 aggregators ,因此具有确定的列顺序的。但假设 概述 不能逆流而上,我怎么才能优雅地达到我想要的结果呢?

1 回复 | 直到 6 年前

jpp 6 年前

您的数据帧具有 MultiIndex 作为列。有几种方法可以展平为常规索引:

pd索引图

overview.columns = overview.columns.map('_'.join)

使用Python3.6+可以使用格式化的字符串文本( PEP 498

overview.columns = [f'{i}_{j}' for i, j in overview.columns]

列表理解+str.format/str.join

对于<3.6版,可以使用 str.format 或 str.join :

overview.columns = ['{i}_{j}'.format(i, j) for i, j in overview.columns]

overview.columns = list(map('_'.join, overview.columns))

要仅重命名,可以直接使用字典映射:

d = {('total', 'sum'): 'gross', ('total', 'count'): 'checkouts',
     ('quantity', 'sum'): 'items'}

overview.columns = np.vectorize(d.get)(overview.columns)

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