Question

如何从多级列中删除第一级？

对于数据框：

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']).agg({'aisle_id': ['count']})

给

                 aisle_id
                    count
user_id aisle_id         
382     38              1
        84              2
        115             1
3107    43              1
3321    37              1
        69              2

我想将aisle_id放入我的专栏中。如何通过链接命令而不必启动另一个语句来完成此操作？

Answer 1

更改您的groupby语句。

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id'])['aisle_id'].agg(['count'])

Answer 2

您可以使用点运算符快速访问列multiindex的第一级。与您使用单级索引访问列的方式类似。

最后添加.aisle_id。或等效['aisle_id']

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']).agg({'aisle_id': ['count']}) \
    .aisle_id

                  count
user_id aisle_id       
381     38            1
382     84            2
        115           1
3107    43            1
3321    37            1
        69            2

对评论的回应

@displayname这些是等效的df.aisle_id和df.xs('aisle_id')。我要指出的是，它将访问第一级为aisle_id的所有列。如果你按照你的方式进行聚合，这将与ScottBoston的建议完全相同。不同之处在于，如果您希望将聚合结果存储到仅超过一列的变量中，则会保留这些结果，您只能使用aisle_id访问df.aisle_id。 ScottBoston解决方案的优势在于，当有一列可用时，我们将计算限制在aisle_id之上。

Answer 3

在级别0使用reset_index，将drop设置为True。

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']) \
    .agg({'aisle_id': ['count']}).T.reset_index(level=0, drop=True).T

如何通过链接从多级列中删除第一级？

3 个答案: