Question

我有一个数据框，我将索引设置为数据框的一列。这将创建一个分层列索引。我想将列展平为一个级别。但是，与此问题类似 - Python Pandas - How to flatten a hierarchical index in columns，列不重叠（即＆＃39; id＆＃39;不在层次索引的0级，其他列在索引的1级）。

df = pd.DataFrame([(101,3,'x'), (102,5,'y')], columns=['id', 'A', 'B'])
df.set_index('id', inplace=True)

      A    B
id
101   3    x
102   5    y

所需的输出是扁平列，如下所示：

id    A    B
101   3    x
102   5    y

Answer 1

您的数据框中始终会有一个索引。如果你没有设置＆＃39; id＆＃39;作为索引，它将与其他列处于同一级别，并且pandas将从0开始填充索引的递增整数。

df = pd.DataFrame([(101,3,'x'), (102,5,'y')], columns=['id', 'A', 'B'])

In[52]: df
Out[52]: 
    id  A  B
0  101  3  x
1  102  5  y

索引就在那里，因此您可以对原始数据帧进行切片。

df.iloc[0]
Out[53]: 
id    101
A       3
B       x
Name: 0, dtype: object

所以让你说你想要ID作为索引和ID作为列，这是非常多余的，你可以这样做：

df = pd.DataFrame([(101,3,'x'), (102,5,'y')], columns=['id', 'A', 'B'])
df.set_index('id', inplace=True)
df['id'] = df.index
df
Out[55]: 
     A  B   id
id            
101  3  x  101
102  5  y  102

有了这个，你可以通过＆＃39; id＆＃39;有这样的：

df.loc[101]
Out[57]: 
A       3
B       x
id    101
Name: 101, dtype: object

但是相同的信息有：

df = pd.DataFrame([(101,3,'x'), (102,5,'y')], columns=['id', 'A', 'B'])
df.set_index('id', inplace=True)
df.loc[101]

Out[58]: 
A    3
B    x
Name: 101, dtype: object

Answer 2

假设：

>>> df2=pd.DataFrame([(101,3,'x'), (102,5,'y')], columns=['id', 'A', 'B'])
>>> df2.set_index('id', inplace=True)
>>> df2
     A  B
id       
101  3  x
102  5  y

要打印purdy，您可以生成DataFrame的副本并重置索引并使用.to_string：

>>> print df2.reset_index().to_string(index=False)
id  A  B
101  3  x
102  5  y

然后使用格式化选项，以便输出套件满足您的需求：

>>> fmts=[lambda s: u"{:^5}".format(str(s).strip())]*3
>>> print df2.reset_index().to_string(index=False, formatters=fmts)
id     A      B
101    3      x  
102    5      y

Answer 3

你误解了你所看到的。

没有向您显示分层列索引。 id是行索引的名称。为了向您展示索引的名称，pandas正在为您提供该空间。

你的问题的答案取决于你真正想要或需要的东西。

正如df所示，您可以按照自己的方式将其转储到csv：

print(df.to_csv(sep='\t'))

id  A   B
101 3   x
102 5   y

print(df.to_csv())

id,A,B
101,3,x
102,5,y

或者您可以更改df，以便显示您喜欢的方式

print(df.rename_axis(None)) 

     A  B
101  3  x
102  5  y

请不要这样做!!!!
我将它用来演示如何操纵

我也可以按原样保留索引，但是操作列和行索引名称以打印你想要的方式。

print(df.rename_axis(None).rename_axis('id', 1))

id   A  B
101  3  x
102  5  y

但这已将这些专栏命名为＆＃39;索引id没有任何意义。

Pandas在非重叠列上展平分层索引

3 个答案: