python pandas:重命名多索引数据帧中的单列标签

Question

我有一个看起来像这样的df:

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])
print df
          1                   2          
          A         B         A         B
0  0.030626  0.494912  0.364742  0.320088
1  0.178368  0.857469  0.628677  0.705226
2  0.886296  0.833130  0.495135  0.246427
3  0.391352  0.128498  0.162211  0.011254

如何将列'1'和'2'重命名为'One'和'Two'？

我认为df.rename()会有所帮助,但事实并非如此.不知道怎么做？

Answer 1

这确实是缺少的rename(理想情况下它应该让你指定级别).
另一种方法是通过设置列索引的级别,但是您需要知道该级别的所有值:

In [41]: df.columns.levels[0]
Out[41]: Index([u'1', u'2'], dtype='object')

In [43]: df.columns = df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0)

In [44]: df
Out[44]:
        one                 two
          A         B         A         B
0  0.899686  0.466577  0.867268  0.064329
1  0.162480  0.455039  0.736870  0.759595
2  0.620960  0.922119  0.060141  0.669997
3  0.871107  0.043799  0.080080  0.577421

In [45]: df.columns.levels[0]
Out[45]: Index([u'one', u'two'], dtype='object')

Answer 2

从 pandas 0.22.0（可能更早）开始，您可以指定级别：

df = df.rename(columns={'1': one, '2': two}, level=0)

或者，或者（自熊猫 0.21.0 以来的新符号）：

df = df.rename({'1': one, '2': two}, axis='columns', level=0)

但实际上，即使省略级别它也能工作：

df = df.rename(columns={'1': one, '2': two})

在这种情况下，将检查所有列级别以查找要重命名的事件。

Answer 3

使用set_levels：

>>> df.columns.set_levels(['one','two'], 0, inplace=True)
>>> print(df)
        one                 two          
          A         B         A         B
0  0.731851  0.489611  0.636441  0.774818
1  0.996034  0.298914  0.377097  0.404644
2  0.217106  0.808459  0.588594  0.009408
3  0.851270  0.799914  0.328863  0.009914