Question

我想生成一个具有几列的pandas数据框，每列都有更多和不同的子列。然后，我想将其写入csv并从中读取，并保持索引正确。

这是一个例子：

col_1 = pd.MultiIndex.from_tuples([ ('Numbers', 'one'), ('Numbers','two')] )
col_2 = pd.MultiIndex.from_tuples([ ('Letters', 'A'), ('Letters', 'B'), ('Letters', 'C') ] )
num_data = [[0,1],[2,3]]
num_df = pd.DataFrame(num_data, columns=col_1)
let_data = [['a','b','c'],['d','e','f']]
let_df = pd.DataFrame(let_data, columns=col_2)
tot_df = pd.concat([let_df,num_df], axis=1)

哪个给：

  Letters       Numbers    
        A  B  C     one two
0       a  b  c       0   1
1       d  e  f       2   3

Q1：有更好的方法吗？如何在没有concat的情况下定义整个表？ Q2：如何从一行中提取值？当我尝试提取一行时，会遇到麻烦，特别是当我键入

时

tot_df.loc[tot_df['Letters','A'] == ['a'] ]

这是因为“ tot_df ['Letters'，'A']。values”返回一个数组= ['a''d']而不是（我希望的）列表['a'，'d ']。

Q3：现在转到打印/阅读部分，我通常使用to_csv（）和read_csv（）方法，但是我得到了展开的一维标头，如下所示：

tot_df.to_csv('multi_col.csv')
read_df = pd.read_csv('multi_col.csv', index_col = 0 )
read_df

     Letters Letters.1 Letters.2 Numbers Numbers.1
NaN        A         B         C     one       two
 0.0       a         b         c       0         1
 1.0       d         e         f       2         3

任何人都可以提出更好的解决方案吗？

谢谢

Answer 1

Q1：您可以将元组列表连接在一起，也可以通过列表理解将列表中的数据连接在一起，并且只调用一次DataFrame构造函数：

col_1 = [('Numbers', 'one'), ('Numbers','two')]
col_2 = [('Letters', 'A'), ('Letters', 'B'), ('Letters', 'C')]
num_data = [[0,1],[2,3]]
let_data = [['a','b','c'],['d','e','f']]

tot_df = pd.DataFrame([a + b for a, b in zip(num_data, let_data)], 
                      columns=pd.MultiIndex.from_tuples(col_1 + col_2))
print (tot_df)
  Numbers     Letters      
      one two       A  B  C
0       0   1       a  b  c
1       2   3       d  e  f

第二季度：对于使用MultiIndex进行过滤的用户，请使用tuples；对于复杂的选择，请使用slicers：

print (tot_df.loc[tot_df[('Letters','A')] == 'a'])
  Numbers     Letters      
      one two       A  B  C
0       0   1       a  b  c

Q3：要写入文件，请添加参数index=False，以删除默认索引，并读取具有位置header-文件的前2行的添加参数Multiindex：

tot_df.to_csv('multi_col.csv', index=False)
read_df = pd.read_csv('multi_col.csv', header= [0,1])
print (read_df)
  Numbers     Letters      
      one two       A  B  C
0       0   1       a  b  c
1       2   3       d  e  f

Python：正确构造，写入和读取MultiIndex pd到csv

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