Question

我有以下数据框：

<bound method DataFrame.info of <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
MultiIndex: 369416 entries, (datetime.datetime(2008, 1, 2, 16, 0), 'ABC') to     (datetime.datetime(2010, 12, 31, 16, 0), 'XYZ')
Data columns:
b_val    369416  non-null values
dtypes: float64(1)>

由此，我想要一个数据框，其中日期为索引，'ABC'为'XYZ'为列名，值为'b_val'列下的值。我试着这样做：

new_data = new_data.unstack()

但是这给了我：

<bound method DataFrame.info of <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 757 entries, 2008-01-02 16:00:00 to 2010-12-31 16:00:00
Columns: 488 entries, ('b_val', 'ABC') to ('b_val', 'XYZ')
dtypes: float64(488)>

有没有办法以另一种方式转换，或者有没有办法从每个列名中删除'b_val'？

Answer 1

我认为unstack是完成你所做的事情的正确方法。

您可以使用droplevel从列名称（MultiIndex）中删除第一个级别：

df.columns = df.columns.droplevel(0)

以下是一个例子：

df = pd.DataFrame([[1, 'a', 22], [1, 'b', 27], [2, 'a', 35], [2, 'b', 56]], columns=['date', 'name', 'value']).set_index(['date','name'])
df1 = df.unstack()

In [3]: df1
Out[3]:
      value
name      a   b
date
1        22  27
2        35  56

In [4]: df1.columns = df1.columns.droplevel(0)

In [5]: df1
Out[5]:
name   a   b
date
1     22  27
2     35  56

但是，更简洁的选项只是unstack 列（系列）：

In [6]: df.value.unstack()
Out[6]:
name   a   b
date
1     22  27
2     35  56

从多元组列中删除单个元组

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