Pandas：修改Multiindex的特定级别，多次使用replace方法

Question

我尝试多次使用替换方法，以便更改多索引熊猫数据帧的给定级别的索引。

如下所示：Pandas：修改 Multiindex 的特定级别，@John 得到了一个解决方案，只要使用一次替换方法，该解决方案就可以很好地工作。

问题是，如果我多次使用这个方法，它就不起作用了。例如

df.index = df.index.set_levels(df.index.levels[0].str.replace("dataframe_",'').replace("_r",' r'), level=0)

我收到以下错误消息：

AttributeError: 'Index' object has no attribute 'replace'

我缺少什么？

Answer 1

使用str.replace两次：

idx = df.index.levels[0].str.replace("dataframe_",'').str.replace("_r",' r')
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)

另一种解决方案是转换to_series然后replace通过字典：

d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
idx = df.index.levels[0].to_series().replace(d)
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)

如果大数据和性能很重要，则使用map和解决方案：fillna

d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
s = df.index.levels[0].to_series()
df.index = df.index.set_levels(s.map(d).fillna(s), level=0)

样本：

df = pd.DataFrame({
        'A':['dataframe_','_r', 'a'],
        'B':[7,8,9],
        'C':[1,3,5],

}).set_index(['A','B'])

print (df)
              C
A          B   
dataframe_ 7  1
_r         8  3
a          9  5

d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
idx = df.index.levels[0].to_series().replace(d)
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)
print (df)
      C
A  B   
   7  1
 r 8  3
a  9  5