Question

我有一个数据框，非常类似于此问题中的数据框： Pandas: drop a level from a multi-level column index?

cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)

    a
   ---+--
    b | c
--+---+--
0 | 1 | 2
1 | 3 | 4

在上面的问题参考中，提问者想知道如何删除列标题a。我想知道如何删除它以及它下面的所有列（在这种情况下为b），以使结果数据框看起来像：

  | c
--+--
0 | 2
1 | 4

你能帮我实现这个目标吗？

Answer 1

为清楚起见，我认为“ b”和“ c”都包含在“ a”下。但是，您可以在以下代码中选择要添加的内容。

首先构建DataFrame：

cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)

然后删除列（'a'，'b'）...，还删除'a'级别，使您留有'c'。

df.drop([('a', 'b')], axis=1,inplace=True)
df.columns = df.columns.droplevel()

生成的DataFrame看起来像这样。

    c
0   2
1   4

Answer 2

您可以使用以下内容，假设您所谓的“下方的列”是第一个。

z['a'].drop(z['a'].columns[0], axis=1)

这是根据预期结果得出的快速答案，如果看起来很愚蠢，则抱歉，但是您可能会更精确地回答问题。

Answer 3

不确定为什么需要这样做，但是可以使用groupby来实现

df=df.groupby(level=0,axis=0).apply(lambda  x : x.iloc[:,1:])
df.columns=df.columns.get_level_values(1)
df
   c
0  2
1  4

Answer 4

您可以从列中仅选择该切片，然后将列标题重命名为单个级别的标题：

df.loc(axis=1)[:,'c'].set_axis(['c'], axis=1, inplace=False)

输出：

   c
0  2
1  4

如何在熊猫的嵌套列下放置所有列

4 个答案: