如何合并熊猫数据透视表中的多索引层？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何合并熊猫数据透视表中的多索引层？

【英文标题】：How to merge multi-index layers in pandas pivot-table?

【发布时间】：2019-12-17 18:25:12

【问题描述】：

假设我得到了这样的比赛中球员表现的数据框：

    Match    Faction    A         B
    BG1      Alliance   8         10
    BG1      Alliance   2         5
    BG1      Horde      5         25
    BG2 ...

我想汇总每场比赛的球队统计数据 A 和 B，换句话说，像这样获取数据框：

    Match  Alliance A  Alliance B  Horde A  Horde B
    BG1    10          15          5        25
    BG2 ...

我知道我可以手动形成每一列，但我一直在寻找更优雅的方法来解决问题。所以，我尝试了这个：

    df.pivot_table(values=['A', 'B'], index='Match', columns='Faction', aggfunc=lambda x: x.sum())

这给了我以下信息：

             A                B
    Faction  Alliance  Horde  Alliance  Horde
    Match  
    BG1      10        5      15        25  
    BG2 ...

现在，有什么方法可以合并这些多索引，将它们变成“Alliance A”、“Horde A”、“Alliance B”、“Horde B”列？我唯一的想法是申请

    .T.reset_index().T

...删除多索引层，但是，它需要手动重命名之后的列。

【参考方案1】：

这很容易，因为您已经完成了大部分工作：

# create a list of the new column names in the right order
new_cols=[('1 0'.format(*tup)) for tup in pivoted.columns]

# assign it to the dataframe (assuming you named it pivoted
pivoted.columns= new_cols

# resort the index, so you get the columns in the order you specified
pivoted.sort_index(axis='columns')

【讨论】：

谢谢，这正是我所需要的

不客气。顺便提一句。我只是更改了代码，因为连接有时会出现问题。我想使用格式更安全。例如。如果您的列索引具有非字符串级别。格式应自动处理此类问题。