大熊猫数据框在枢轴后重塑

Question

枢轴代码：

result = pandas.pivot_table(result, values=['value'], index=['index'], columns=['columns'], fill_value=0)

结果：

        value   value   value   
columns col1    col2    col3    
index
idx1    14      1       1
idx2    2       0       1
idx3    6       0       0  

我试过：

result.columns = result.columns.get_level_values(1)

然后我得到了这个：

columns col1    col2    col3
index
idx1    14      1       1
idx2    2       0       1
idx3    6       0       0  

其实我想要的是这个：

index   col1    col2    col3
idx1    14      1       1
idx2    2       0       1
idx3    6       0       0

有没有办法实现这一目标？帮助真的很感激。先感谢您。

Answer 1

您需要index name通过rename_axis（新增pandas 0.18.0）删除：

df = df.rename_axis(None)

如果还需要 remove columns name，请使用：

df = df.rename_axis(None, axis=1)

如果使用旧版本的熊猫，请使用：

df.columns.name = None
df.index.name = None

示例（如果[]从 中pivot_table删除，Multiindex则从列中删除）：

print (result)
   index columns  value
0      1    Toys      5
1      2    Toys      6
2      2    Cars      7
3      1    Toys      2
4      1    Cars      9

print (pd.pivot_table(result, index='index',columns='columns',values='value', fill_value=0)
         .rename_axis(None)
         .rename_axis(None, axis=1))

   Cars  Toys
1     9   3.5
2     7   6.0         

如果使用[]，得到：

result = pd.pivot_table(result, values=['value'], index=['index'], columns=['columns'], fill_value=0)
            .rename_axis(None)
            .rename_axis((None,None), axis=1)
print (result)        
  value     
   Cars Toys
1     9  3.5
2     7  6.0