将 pandas 数据透视表转换为常规数据框 [英] transform pandas pivot table to regular dataframe

问题描述

如何将熊猫数据透视表转换为常规数据框?例如:

How can I convert a pandas pivot table to a regular dataframe ? For example:

                           amount                                                
categories                  A                B           C  
date         deposit                                                             
2017-01-15   6220140.00    5614354.16        0.00        0.00 
2017-01-16   7384354.00    6247300.22        0.00        0.00 
2017-01-17   6783939.00    10630021.37       0.00        0.00 
2017-01-18   67940.00      4659384.47        0.00        0.00

到这样的常规日期时间:

to a regular datetime such as this:

   date         deposit       A                 B           C                                                                         
0  2017-01-15   6220140.00    5614354.16        0.00        0.00 
1  2017-01-16   7384354.00    6247300.22        0.00        0.00 
2  2017-01-17   6783939.00    10630021.37       0.00        0.00 
3  2017-01-18   67940.00      4659384.47        0.00        0.00

推荐答案

使用 droplevel + index name到None +

Use droplevel + index name to None + reset_index:

df.columns = df.columns.droplevel(0) #remove amount
df.columns.name = None               #remove categories
df = df.reset_index()                #index to columns

或者使用 rename_axis :

Alternatively use rename_axis:

df.columns = df.columns.droplevel(0)
df = df.reset_index().rename_axis(None, axis=1)

也许还可以帮助删除参数values中的[]-请参见此.

Maybe also help remove [] in parameter values - see this.

这篇关于将 pandas 数据透视表转换为常规数据框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！