使用数据透视表熊猫后如何摆脱多级索引？

Question

我有以下数据框(真正的数据框比这个更大):

sale_user_id    sale_product_id count
1                 1              1
1                 8              1
1                 52             1
1                 312            5
1                 315            1

然后重新塑造它以使用以下代码将sale_product_id中的值作为列标题移动:

reshaped_df=id_product_count.pivot(index='sale_user_id',columns='sale_product_id',values='count')

结果数据框是:

sale_product_id -1057   1   2   3   4   5   6   8   9   10  ... 98  980 981 982 983 984 985 986 987 99
sale_user_id                                                                                    
1                NaN    1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3                NaN    1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4                NaN    NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

正如您所看到的,我们有一个多级索引,我需要的是在没有多级索引的情况下在第一列中使用sale_user_is:

我采取以下方法:

reshaped_df.reset_index()

结果将是这样的,我仍然有sale_product_id列,但我不再需要它了:

sale_product_id sale_user_id    -1057   1   2   3   4   5   6   8   9   ... 98  980 981 982 983 984 985 986 987 99
0                          1    NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1                          3    NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2                          4    NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 

我可以将这个数据框子集化以摆脱sale_product_id,但我认为它不会有效.我正在寻找一种有效的方法来摆脱多级索引,同时重塑原始数据框架

Answer 1

您只需要删除index name,使用rename_axis(新的pandas 0.18.0):

print (reshaped_df)
sale_product_id  1    8    52   312  315
sale_user_id                            
1                  1    1    1    5    1

print (reshaped_df.index.name)
sale_user_id

print (reshaped_df.rename_axis(None))
sale_product_id  1    8    52   312  315
1                  1    1    1    5    1

下面的熊猫工作的另一个解决方案0.18.0:

reshaped_df.index.name = None
print (reshaped_df)

sale_product_id  1    8    52   312  315
1                  1    1    1    5    1

如果columns name还需要删除:

print (reshaped_df.columns.name)
sale_product_id

print (reshaped_df.rename_axis(None).rename_axis(None, axis=1))
   1    8    52   312  315
1    1    1    1    5    1

另一种方案:

reshaped_df.columns.name = None
reshaped_df.index.name = None
print (reshaped_df)
   1    8    52   312  315
1    1    1    1    5    1

编辑评论:

你需要reset_index带参数drop=True:

reshaped_df = reshaped_df.reset_index(drop=True)
print (reshaped_df)
sale_product_id  1    8    52   312  315
0                  1    1    1    5    1

#if need reset index nad remove column name
reshaped_df = reshaped_df.reset_index(drop=True).rename_axis(None, axis=1)
print (reshaped_df)
   1    8    52   312  315
0    1    1    1    5    1

如果需要只删除列名称:

reshaped_df = reshaped_df.rename_axis(None, axis=1)
print (reshaped_df)
              1    8    52   312  315
sale_user_id                         
1               1    1    1    5    1

EDIT1:

因此,如果需要创建新列index并删除columns names:

reshaped_df =  reshaped_df.rename_axis(None, axis=1).reset_index() 
print (reshaped_df)
   sale_user_id  1  8  52  312  315
0             1  1  1   1    5    1

Answer 2

制作一个数据框

import random

d = {'Country': ['Afghanistan','Albania','Algeria','Andorra','Angola']*2, 
     'Year': [2005]*5 + [2006]*5, 'Value': random.sample(range(1,20),10)}
df = pd.DataFrame(data=d)

df：

                Country         Year   Value    
1               Afghanistan     2005    6
2               Albania         2005    13
3               Algeria         2005    10
4               Andorra         2005    11
5               Angola          2005    5
6               Afghanistan     2006    3
7               Albania         2006    2
8               Algeria         2006    7
9               Andorra         2006    3
10              Angola          2006    6

枢

table = df.pivot(index='Country',columns='Year',values='Value')

桌子：

Year    Country         2005    2006
0       Afghanistan     16      9
1       Albania         17      19
2       Algeria         11      7
3       Andorra         5       12
4       Angola          6       18

我希望“年份”成为“索引”：

clean_tbl = table.rename_axis(None, axis=1).reset_index(drop=True)

干净的表：

    Country         2005    2006
0   Afghanistan     16      9
1   Albania         17      19
2   Algeria         11      7
3   Andorra         5       12
4   Angola          6       18

完毕！