Question

我有一个pdblp模块为python创建的数据框。 df包含以日期为索引的价格数据，看起来像是多索引/两层列（ticker和'PX_LAST'）。为了以一种更简单的方式处理数据，我想摆脱子标题“ PX_LAST”（我不需要它，它与我正在单独执行的某些查找功能混为一谈）。

数据框的外观如下：

df_px_orig.columns

Out[60]: 
MultiIndex(levels=[['IKH16 Comdty', 'IKM16 Comdty', 'IKU16 Comdty', 'RXH16 Comdty', 'RXM16 Comdty', 'RXU16 Comdty'], ['PX_LAST']],
           labels=[[3, 4, 5, 0, 1, 2], [0, 0, 0, 0, 0, 0]],
           names=['ticker', 'field'])

df_px_orig.head()

Out[41]: 
ticker     RXH16 Comdty RXM16 Comdty RXU16 Comdty IKH16 Comdty IKM16 Comdty  \
field           PX_LAST      PX_LAST      PX_LAST      PX_LAST      PX_LAST   
date                                                                          
2016-01-04       158.79       156.26       155.15       138.28       136.76   
2016-01-05       159.05       156.52       155.42       138.73       137.21   
2016-01-06       159.69       157.15       156.04       139.01       137.49   
2016-01-07       159.18       156.62       155.53       138.18       136.66   
2016-01-08       159.66       157.11       155.98       138.53       137.01   

ticker     IKU16 Comdty  
field           PX_LAST  
date                     
2016-01-04       136.76  
2016-01-05       137.21  
2016-01-06       137.49  
2016-01-07       136.66  
2016-01-08       137.01

我的问题是建议的方法：

此处使用column.map（）：{Pandas: combining header rows of a multiIndex DataFrame}

此处使用column.droplevel（）：{Delete second row of header in PANDAS}

这两种方法的结果都是相同的-似乎摆脱了所有数据，剩下的新对象只是一个索引：

dftest = df_px_orig.columns.droplevel(1)

dftest
Out[55]: 
Index(['RXH16 Comdty', 'RXM16 Comdty', 'RXU16 Comdty', 'IKH16 Comdty',
       'IKM16 Comdty', 'IKU16 Comdty'],
      dtype='object', name='ticker')

dftest.head()

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-f54d042ff4d9> in <module>()
----> 1 dftest.head()

AttributeError: 'Index' object has no attribute 'head'

也许我完全误解了此数据框的结构，应该使用其他方法，帮助将不胜感激。明确地说，我的目标是简单地摆脱“ PX_LAST”级别，并保持其他所有条件不变。

非常感谢

编辑：从用于构建数据框的插件源中添加一些代码：{https://github.com/matthewgilbert/pdblp/blob/master/pdblp/pdblp.py}

 def bdh(self, tickers, flds, start_date, end_date, elms=None,
            ovrds=None, longdata=False):
        """
        Get tickers and fields, return pandas DataFrame with columns as
        MultiIndex with levels "ticker" and "field" and indexed by "date".
        If long data is requested return DataFrame with columns
        ["date", "ticker", "field", "value"].
        Parameters
        ----------
        tickers: {list, string}
            String or list of strings corresponding to tickers
        flds: {list, string}
            String or list of strings corresponding to FLDS
        start_date: string
            String in format YYYYmmdd
        end_date: string
            String in format YYYYmmdd
        elms: list of tuples
            List of tuples where each tuple corresponds to the other elements
            to be set, e.g. [("periodicityAdjustment", "ACTUAL")].
            Refer to the HistoricalDataRequest section in the
            'Services & schemas reference guide' for more info on these values
        ovrds: list of tuples
            List of tuples where each tuple corresponds to the override
            field and value
        longdata: boolean
            Whether data should be returned in long data format or pivoted

Answer 1

请尝试使用：

df.reset_index(level = <level of the index you wish to drop> , drop = True, inplace = True)

它所要做的就是重置索引级别并保持数据不变。

在熊猫数据框中删除或合并多索引列而不会丢失数据

1 个答案: