为什么要转置数据以获得多索引数据帧?

时间:2019-04-11 15:13:51

标签: python pandas dataframe multi-index

从DataFrame创建Multiindexed DataFrame时,我对数据方向有些困惑。 我使用read_excel()导入数据,并且从类似以下内容开始:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'A', 'B'], [1, 2, 3, 4]],
columns=['k', 'k', 'm', 'm'])
df

Out[3]: 
   k  k  m  m
0  A  B  A  B
1  1  2  3  4

我想对此进行多索引并获得:

   A  B  A  B
   k  k  m  m
0  1  2  3  4

我主要是从熊猫的文档中获得的

arrays = df.iloc[0].tolist(), list(df)
tuples = list(zip(*arrays))
multiindex = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['topLevel', 'downLevel'])
df = df.drop(0)

如果我尝试

df2 = pd.DataFrame(df.values, index=multiindex)
(...)
ValueError: Shape of passed values is (4, 1), indices imply (4, 4)

然后我必须转置这些值:

df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=multiindex)
df2
Out[11]: 
                    0
topLevel downLevel   
A        k          1
B        k          2
A        m          3
B        m          4

最后,我重新转置了此数据框以获得:

df2.T
Out[12]: 
topLevel   A  B  A  B
downLevel  k  k  m  m
0          1  2  3  4

好的,这就是我想要的,但是我不明白为什么我必须移调两次。似乎没用。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以自己创建MultiIndex,然后删除该行。从您开始的df

import pandas as pd

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.iloc[0], df.columns], names=[None]*2)
df = df.iloc[1:].reset_index(drop=True)

   A  B  A  B
   k  k  m  m
0  1  2  3  4