向单级熊猫数据框添加多级列

Posted 2023-03-12

【中文标题】向单级熊猫数据框添加多级列

【英文标题】：Adding a multi-level column to a single-level pandas dataframe

【发布时间】：2021-06-27 00:15:54

【问题描述】：

我有一个单级熊猫数据框：

df = pd.DataFrame("x":[0,0,0],"y":[0,0,0])

看起来像这样：

    x   y
0   0   0
1   0   0
2   0   0

现在我想向这个数据框添加一个多级列“z”（有两个子列“z1 和“z2”），所以它看起来像这样：

    x   y   z
            z1  z2
0   0   0   1   2
1   0   0   1   2
2   0   0   1   2

【问题讨论】：

如果您只添加列df["z1"] = 1; df["z2"] = 2

，您的生活可能会更轻松

@anon01 实际上，我的数据框中需要多个多级列，每个列都有多个子列，并且我经常需要操作给定父列的所有子列。如果我不使用多级列，那么每次我需要做一个列表理解来选择所有以给定字符串开头的列（例如所有以“z”开头的列，即“z1”和“z2 ")，所以会有点乱。因此，如果有一种简单的方法可以将多级列添加到单级数据框，我猜这会让我的工作更轻松。

【参考方案1】：

首先我们将现有列设为多索引：

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns,['']*len(df.columns)])

然后添加由元组索引的新元组

df[('z','z1')] = [1,1,1]
df[('z','z2')] = [2,2,2]
df

得到

    x   y   z
            z1  z2
0   0   0   1   2
1   0   0   1   2
2   0   0   1   2