Python Pandas:从多级列索引中删除一列？

Question

我有一个像这样的多级列表:

    a
   ---+---+---
    b | c | f
--+---+---+---
0 | 1 | 2 | 7
1 | 3 | 4 | 9

如何按名称删除列"c"？看起来像这样:

    a
   ---+---
    b | f
--+---+---
0 | 1 | 7
1 | 3 | 9

我试过这个:

del df['c']

但我得到以下错误,这是有道理的:

KeyError:'密钥长度(1)大于MultiIndex lexsort depth(0)'

Answer 1

解决了:

df.drop('c', axis=1, level=1)

Answer 2

对于多索引，我们必须使用元组指定列以删除特定的列，或指定级别以在该索引级别上使用该键删除所有列。

不用说drop列'c'而是说drop （'a'，'c'），如下所示：

df.drop(('a', 'c'), axis = 1, inplace = True)

或指定如下所示的级别

df.drop('c', axis = 1, level = 1)

让我们做一个简单的df进行演示：

>>> cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c"),
...                                   ("a", "f"), ('x', 'c'),('x', 'f')])
>>> df = pd.DataFrame([[1,3, 7, 21, 8], [2, 4, 9, 21, 8]], columns=cols)
>>> df
   a         x   
   b  c  f   c  f
0  1  3  7  21  8
1  2  4  9  21  8

现在是如何从“ a”中删除“ c”

>>> df.drop(('a', 'c'), axis = 1)
   a      x   
   b  f   c  f
0  1  7  21  8
1  2  9  21  8

然后使用三级索引，将该键包含在元组中以从最低一级掉落，例如（'a'，'c'，'k'）

像您一样，使用单个值作为索引，它会默认在顶级索引中搜索匹配项，并在该索引上删除匹配项；如果键不在索引中，则会像您发现的那样抛出错误。

因此，在我的示例中，最好将其仅丢弃'x'

>>> df.drop('x', axis = 1)
   a      
   b  c  f
0  1  3  7
1  2  4  9

要删除带有第二个索引“ c”的所有列，然后指定级别

>>> df.drop('c', axis = 1, level = 1)
   a     x
   b  f  f
0  1  7  8
1  2  9  8