我的数据框格式如下所示:
Product R_1 R_2 R_3 S_1 S_2 S_3
x 2 4 21 12 43 54
y 5 2 12 42 31 12
现在我想要将R_1,R_2和R_3列分组并在标题Store_R下分配它们,同时将标题Store_S下的列S_1,S_2和S_3组合在一起,这样输出现在的格式如下所示:
Store_R Store_S
Product R_1 R_2 R_3 S_1 S_2 S_3
x 2 4 21 12 43 54
y 5 2 12 42 31 12
答案 0 :(得分:2)
#if Product is column set to index
df = df.set_index('Product')
print (pd.concat([df.filter(like='R'),
df.filter(like='S')],
axis=1,
keys=('Store_R','Store_S')))
Store_R Store_S
R_1 R_2 R_3 S_1 S_2 S_3
Product
x 2 4 21 12 43 54
y 5 2 12 42 31 12
另一个创建MultiIndex.from_tuples
但必须是第一列的解决方案全部是R
,然后是S
。由于值已分配且可能某些值可能错误对齐。
colsR = [('Store_R', col) for col in df.columns if 'R' in col]
colsS = [('Store_S', col) for col in df.columns if 'S' in col]
df = df.set_index('Product')
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colsR + colsS)
print (df)
Store_R Store_S
R_1 R_2 R_3 S_1 S_2 S_3
Product
x 2 4 21 12 43 54
y 5 2 12 42 31 12
sort_index
可以帮助对列名进行排序:
print (df)
Product S_1 R_2 R_3 S_12 S_2 S_3
0 x 2 4 21 12 43 54
1 y 5 2 12 42 31 12
colsR = [('Store_R', col) for col in df.columns if 'R' in col]
colsS = [('Store_S', col) for col in df.columns if 'S' in col]
df = df.set_index('Product').sort_index(axis=1)
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colsR + colsS)
print (df)
Store_R Store_S
R_2 R_3 S_1 S_12 S_2 S_3
Product
x 4 21 2 12 43 54
y 2 12 5 42 31 12