熊猫如何切割多索引Dataframe?

时间:2018-02-17 23:52:28

标签: python pandas dataframe slice

           name                     address             contact_info    
        first_name  last_name       stret   city    mobile      email
    1   AAA             BBB         XXX     YYY     02020       aaa@xyz.com
    2   111             222         333     444     239393      bbb@xyz.com

我有以上格式的擅长。我想要的是将名称中的每一列都放在 contact_info 中的移动列中,有人请告诉我如何执行此操作。以下代码为我提供了名称 contact_info

内的所有内容
import pandas as pd
df = pd.read_excel("test.xlsx", header=[0, 1], sheet_name="Mapping")
print df[["name", "contact_info"]]

我想尝试这样的事情,

first_name  last_name   mobile
AAA         BBB        102020
111         222        239393

5 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以在此处使用df.xs

i = df.xs('name', axis=1)
j = df.xs('mobile', axis=1, level=-1)

pd.concat([i, j], axis=1)

  first_name last_name  contact_info
1        AAA       BBB          2020
2        111       222        239393

答案 1 :(得分:2)

使用IndexSlice + concat

idx = pd.IndexSlice
pd.concat([df.loc[:, idx['name',:]],df.loc[:,idx[:,'mobile']]])
Out[104]: 
   contact_info       name          
         mobile first_name last_name
1           NaN        AAA       BBB
2           NaN        111       222
1          2020        NaN       NaN
2        239393        NaN       NaN

答案 2 :(得分:2)

选项1
最简单的我能想到的是列切片:

df['name'].join(df['contact_info']['mobile'])

  first_name last_name  mobile
1        AAA       BBB  020202
2        111       222  239393

选项2
pd.DataFrame.filter

df.filter(regex='name|mobile')

        name           contact_info
  first_name last_name       mobile
1        AAA       BBB       020202
2        111       222       239393

我们可以放弃水平

d = df.filter(regex='name|mobile')
d.columns = d.columns.droplevel(0)
d

  first_name last_name  mobile
1        AAA       BBB  020202
2        111       222  239393

答案 3 :(得分:0)

您正在寻找的只需要basic indexing on a multiindex以及concat。这是一个例子:

df = pd.read_excel("multi-index-test.xlsx", header=[0, 1])
df1 = df[["name"]]
df2 = df['contact_info', 'mobile']
pd.concat([df1, df2], axis=1)

我相信这个解决方案的好处是:1)简单,2)一般。

答案 4 :(得分:0)

不确定为什么要避免使用concat,但这样做:

df = pd.read_excel("multi-index-test.xlsx", header=[0, 1], sheet_name="Mapping")
df.drop('address', level=0, axis=1).drop('e-mail', level=1, axis=1)

这利用了MultiIndex.drop()