Question

我希望使用pd.DataFrame的一部分列进行进一步分析。

在这种情况下，第一个数据帧称为“数据”，深层副本称为“dual_data”

dual_data = data[[column for column in data.columns if 'AbCd' in column]].copy(deep=True)

然而，之后我发现：

data.columns.levels[1] == dual_data.columns.levels[1]

给出： array（[True，True，True，True]，dtype = bool）

不应该是这种情况，因为我刚从数据pd.DataFrame中删除了4个1级列中的3个。

我希望循环遍历dual_data.columns.levels [1]，但现在循环遍历在dual_data pd.DataFrame中甚至不存在的列名。

如何制作列子集的深层副本并在.levels中获取正确的列名？

Answer 1

在进行选择或复制时，您遇到的事实是“未重新计算”索引（以及重新确定的级别值）。
触发重建索引的解决方法是根据索引（data.columns.values）中的实际值创建新索引。

考虑这个例子：

In [3]: data = pd.DataFrame(np.random.randn(2,6), columns=pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B', 'C'], ['a', 'b']]))

In [4]: data
Out[4]:
          A                   B                   C
          a         b         a         b         a         b
0  0.050503  0.345575  0.293645  0.125889 -0.739698  0.690166
1  1.152101  0.893495 -0.787171 -1.464624 -0.334374 -0.919670

In [5]: data2 = data[[column for column in data.columns if 'A' in column]]

In [6]: data2
Out[6]:
          A
          a         b
0  0.050503  0.345575
1  1.152101  0.893495

In [7]: data2.columns.levels
Out[7]: FrozenList([[u'A', u'B', u'C'], [u'a', u'b']])

正如您在问题中所述，上面的levels仍然包含原始级别值。要获得“干净”级别，您可以手动重建索引并分配它：

In [9]: data2.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(data2.columns.values)

In [10]: data2
Out[10]:
          A
          a         b
0  0.050503  0.345575
1  1.152101  0.893495

In [11]: data2.columns.levels
Out[11]: FrozenList([[u'A'], [u'a', u'b']])

有关此问题的一些讨论，另请参阅https://github.com/pydata/pandas/issues/2770。

DataFrame的深层副本不会删除列

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