Question

我希望展开此数据透视表，但我无法找到一种方法来删除/隐藏/删除＆＃34; ID＆＃34;的多索引行。

相关守则：

df = df [['B1','B2','B3','B4']]
df = pd.pivot_table(df,values=['BUCKET'],index=['ID'],columns=['TYPE'],aggfunc=len,fill_value='',margins=True)

哪个收益率：

      BUCKET
TYPE  B1     B2       B3      B4
ID
1     236    data1    data2   data3   
2     323    data4    data5   data3
3     442    data6    data2   data4
4     543    data8    data2   data3
5     676    data1    data8   data4

以下一行通过删除第一行

让我更近了一步

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

哪个收益率：

TYPE  B1     B2       B3      B4
ID
1     236    data1    data2   data3   
2     323    data4    data5   data3
3     442    data6    data2   data4
4     543    data8    data2   data3
5     676    data1    data8   data4

我需要进一步展平数据透视表并删除＆＃34; TYPE＆＃34;行标题，用＆＃34; ID＆＃34;替换它，并隐藏/删除前一个＆＃34; ID＆＃34;排，所以它看起来像这样清洁整洁：

ID    B1     B2       B3      B4
1     236    data1    data2   data3   
2     323    data4    data5   data3
3     442    data6    data2   data4
4     543    data8    data2   data3
5     676    data1    data8   data4

我试过用这些来操纵列/行，但无济于事......建议？谢谢！

pd.melt(df,id_vars=['ID'])
results.columns = results.columns.get_level_values(1)
pivot_table.values.reset_index().values.tolist()

Answer 1

您可以在pandas 0.18.0 - rename_axis中使用新功能删除列名，然后使用reset_index：

print df
TYPE   B1     B2     B3     B4
ID                            
1     236  data1  data2  data3
2     323  data4  data5  data3
3     442  data6  data2  data4
4     543  data8  data2  data3
5     676  data1  data8  data4

print df.rename_axis(None, axis=1)
     B1     B2     B3     B4
ID                          
1   236  data1  data2  data3
2   323  data4  data5  data3
3   442  data6  data2  data4
4   543  data8  data2  data3
5   676  data1  data8  data4

print df.rename_axis(None, axis=1).reset_index()
   ID   B1     B2     B3     B4
0   1  236  data1  data2  data3
1   2  323  data4  data5  data3
2   3  442  data6  data2  data4
3   4  543  data8  data2  data3
4   5  676  data1  data8  data4

Answer 2

这是您的列的索引名称，您只需为其分配None：

df.columns.name = None

应该工作

Answer 3

仅供参考：我是一个新手，在python3.7中，似乎通过删除第一列即可完成工作。（不知道保存到csv后为什么会更改）。

A）删除第一列之前：

df = df[df['date'] <= 20181221]
df['YYYYMM'] = a ['date'].astype(str).slice(0, 6)
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['product_name'], columns=['YYYYMM'], values=['income'], aggfunc=np.sum)
pivot_table.to_csv('xx.csv')

打开xx.csv，获取以下内容：

B）删除第一列：

pivot_table.columns = pivot_table.columns.droplevel(0)
pivot_table.to_csv('xxx.csv')

打开xxx.csv，获取以下内容：

如何展平python / pandas数据透视表并操纵列名？

3 个答案: