pandas :在多索引数据框中转换索引类型 [英] pandas: convert index type in multiindex dataframe

查看:68
本文介绍了 pandas :在多索引数据框中转换索引类型的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个多索引数据框:

Hi have a multiindex dataframe:

tuples = [('YTA_Q3', 1), ('YTA_Q3', 2), ('YTA_Q3', 3), ('YTA_Q3', 4), ('YTA_Q3', 99), ('YTA_Q3', 96)]
# Index
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Questions', 'Values'])
# Columns
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('YTA_Q3', '@')], names=['Questions', 'Values'])
# Data
data = [29.014949,5.0260590000000001,
  6.6269119999999999,
  1.3565260000000001,
  41.632221999999999,
  21.279499999999999]

df1 = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)

如何将df索引的内部值转换为str?

How do I convert the inner values of the df's index to str?

我的尝试:

df1.index.astype(str) 

返回TypeError

returns a TypeError

推荐答案

IIUC,您需要最后一级的Multiindex.您可以使用levels:

IIUC you need the last level of Multiindex. You could access it with levels:

df1.index.levels[-1].astype(str)

In [584]: df1.index.levels[-1].astype(str)
Out[584]: Index(['1', '2', '3', '4', '96', '99'], dtype='object', name='Values')

编辑

您可以使用multiIndex的set_levels方法设置内部级别:

You could set your inner level with set_levels method of multiIndex:

idx = df1.index
df1.index = df1.index.set_levels([idx.levels[:-1], idx.levels[-1].astype(str)])

这篇关于 pandas :在多索引数据框中转换索引类型的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

查看全文
登录 关闭
扫码关注1秒登录
发送“验证码”获取 | 15天全站免登陆