展平 3 级 MultiIndex Pandas 数据框 [英] Flatten 3 level MultiIndex Pandas dataframe
本文介绍了展平 3 级 MultiIndex Pandas 数据框的处理方法，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
我有以下熊猫 df:
Window 5 15 30 45
feature col0 col1 col2 col0 col1 col2 col0 col1 col2 col0 col1 col2
metric mean std mean std mean std mean std mean std mean std mean std mean std mean std mean std mean std mean std
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 -0.878791 1.453479 -0.265591 0.712361 0.532332 0.894304 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 -0.748535 1.459479 -0.023874 1.250110 0.913094 1.134599 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
它有 3 个级别，我想将其展平:
It has 3 levels which I would like to flatten to:
col0_5_mean col0_5_std col0_15_mean col0_15_std col0_30_mean col0_30_std col0_45_mean col0_45_std col1_5_mean col1_5_std...
所以顺序应该是 feature_window_metric.
So order should be feature_window_metric.
df 是通过以下方式生成的:
The df is generated by:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
# def add_mean_std_cols3(df):
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,3)).add_prefix('col')
windows = [5, 15, 30, 45]
stats = ['mean', 'std']
cols = pd.MultiIndex.from_product([windows, df.columns, stats],
names=['window', 'feature', 'metric'])
df2 = pd.DataFrame(np.empty((df.shape[0], len(cols))), columns=cols,
index=df.index)
for window in windows:
df2.loc[:, window] = df.rolling(window=window).agg(stats).values
print df2
到目前为止，我尝试了以下解决方案:
So far I tried the following solution among others:
df2.columns = df2.columns.map('|'.join)
TypeError: sequence item 0: expected string, long found
我很欣赏建议，
谢谢
推荐答案
使用
In [1914]: df2.columns = ['{1}_{0}_{2}'.format(*c) for c in df2.columns]
In [1915]: df2.columns
Out[1915]:
Index([u'col0_5_mean', u'col0_5_std', u'col1_5_mean', u'col1_5_std',
u'col2_5_mean', u'col2_5_std', u'col0_15_mean', u'col0_15_std',
u'col1_15_mean', u'col1_15_std', u'col2_15_mean', u'col2_15_std',
u'col0_30_mean', u'col0_30_std', u'col1_30_mean', u'col1_30_std',
u'col2_30_mean', u'col2_30_std', u'col0_45_mean', u'col0_45_std',
u'col1_45_mean', u'col1_45_std', u'col2_45_mean', u'col2_45_std'],
dtype='object')
In [1916]: df2.head(2)
Out[1916]:
col0_5_mean col0_5_std col1_5_mean col1_5_std col2_5_mean col2_5_std \
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
col0_15_mean col0_15_std col1_15_mean col1_15_std ... \
0 NaN NaN NaN NaN ...
1 NaN NaN NaN NaN ...
col1_30_mean col1_30_std col2_30_mean col2_30_std col0_45_mean \
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN
col0_45_std col1_45_mean col1_45_std col2_45_mean col2_45_std
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN
[2 rows x 24 columns]
这篇关于展平 3 级 MultiIndex Pandas 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！
查看全文
