我有以下CSV数据:
id,gene,celltype,stem,stem,stem,bcell,bcell,tcell
id,gene,organs,bm,bm,fl,pt,pt,bm
134,foo,about_foo,20,10,11,23,22,79
222,bar,about_bar,17,13,55,12,13,88
我可以用这种方式成功地总结出来:
import pandas as pd
df = pd.read_csv("http://dpaste.com/1X74TNP.txt",header=None,index_col=[1,2]).iloc[:, 1:]
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(df.ix[:2].values)
df = df.ix[2:].astype(int)
df.index.names = ['cell', 'organ']
df = df.reset_index('organ', drop=True)
result = df.groupby(level=[0, 1], axis=1).mean()
result = result.stack().replace(np.nan, 0).unstack()
result = result.swaplevel(0,1, axis=1).sort_index(axis=1)
看起来像:
In [341]: result
Out[341]:
bm fl pt
bcell stem tcell bcell stem tcell bcell stem tcell
cell
foo 0 15 79 0 11 0 22.5 0 0
bar 0 15 88 0 55 0 12.5 0 0
我的问题是,从result
我怎样才能将第一级列索引作为列表:
['bm','fl','pt']
答案 0 :(得分:13)
result.columns
会返回一个pandas.core.index.MultiIndex
,其中包含一个关卡属性。
list(result.columns.levels[0])
返回
['bm', 'fl', 'pt']
答案 1 :(得分:2)
此外,您可以使用columnns.get_level_values(级别)
>>> result.columns.get_level_values(0).unique()
array(['bm', 'fl', 'pt'], dtype=object)
>>> list(result.columns.get_level_values(0))
['bm', 'bm', 'bm', 'fl', 'fl', 'fl', 'pt', 'pt', 'pt']