在pandas数据透视表中的值标签上方堆叠列

Question

给定一个数据框，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
               'Key1': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
               'Key2': ['A', 'B', 'C'] * 4,
               'Value1': np.random.randn(12),   
               'Value2': np.random.randn(12)
               })
print df

     Key1 Key2 Value1 Value2
0个A 1.405817 1.307511
1个B -0.037627 -0.215800
2两个C -0.116591 -1.195066
3三A 2.044775 -1.207433
4个B -1.109636 0.031521
5一C -1.529597 1.761366
6两个A -1.349865 0.321454
7三B 0.814374 2.285579
8一C 0.178702 0.479210
9一A 0.718921 0.504311
10两B -0.375898 -0.379315
11三C -0.822250 0.703811

我可以对其进行旋转，以便将第一个键作为行，将第二个键作为列

pt = df.pivot_table(
    index=['Key1'],
    columns=['Key2'],
    values=['Value1','Value2']
    )

print pt

         值1值2                    
Key2 ABCABC
键1                                                             
一个-0.076303 -0.899175 0.631831 -1.196249 0.339583 0.583173
三个0.105773 0.460911 -0.387941 0.697660 1.091828 1.447365
两个1.391854 0.499841 -0.422887 -0.366169 -0.230001 2.417211

如何翻转它，以使值和列先按列堆叠，然后按值堆叠，例如

       美国广播公司    
       值1值2值1值2值1值2
一个-0.0763 -1.19625 -0.89918 0.339583 0.631831 0.583173
三个0.105773 0.69766 0.460911 1.091828 -0.38794 1.447365
两个1.391854 -0.36617 0.499841 -0.23 -0.42289 2.417211

我已经看过MultiIndexes，但是我看不到它将如何以这种方式影响布局。

Answer 1

您可以使用MultiIndex.swaplevel和sort_index：

pt.columns = pt.columns.swaplevel(0,1)
pt = pt.sort_index(axis=1)
#pt = pt.sort_index(axis=1, level=0)
print (pt)
Key2          A                   B                   C          
         Value1    Value2    Value1    Value2    Value1    Value2
Key1                                                             
one    0.439076 -0.492287 -0.841044  0.435300 -0.490016  0.045178
three -0.975650  0.276097  0.617394 -0.553229  0.213254 -0.044848
two    0.291563  2.730831 -2.405110 -0.878826 -0.801219  0.908600

另一个解决方案DataFrame.swaplevel：

pt = pt.swaplevel(0,1, axis=1).sort_index(axis=1)
print (pt)
Key2          A                   B                   C          
         Value1    Value2    Value1    Value2    Value1    Value2
Key1                                                             
one    0.439076 -0.492287 -0.841044  0.435300 -0.490016  0.045178
three -0.975650  0.276097  0.617394 -0.553229  0.213254 -0.044848
two    0.291563  2.730831 -2.405110 -0.878826 -0.801219  0.908600