Pandas:从多级列索引中删除一个级别? [英] Pandas: drop a level from a multi-level column index?

问题描述

如果我有一个多级列索引:

<预><代码>>>>cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])>>>pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)

<前>一种---+---乙 |C--+---+--0 |1 |21 |3 |4

如何删除该索引的a"级别，所以我最终得到:

<前>乙 |C--+---+--0 |1 |21 |3 |4

解决方案

您可以使用 MultiIndex.droplevel:

<预><代码>>>>cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])>>>df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)>>>df一种乙丙0 1 21 3 4[2 行 x 2 列]>>>df.columns = df.columns.droplevel()>>>df乙丙0 1 21 3 4[2 行 x 2 列]

If I've got a multi-level column index:

>>> cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
>>> pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)

    a
   ---+--
    b | c
--+---+--
0 | 1 | 2
1 | 3 | 4

How can I drop the "a" level of that index, so I end up with:

    b | c
--+---+--
0 | 1 | 2
1 | 3 | 4

解决方案

You can use MultiIndex.droplevel:

>>> cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])
>>> df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols)
>>> df
   a   
   b  c
0  1  2
1  3  4

[2 rows x 2 columns]
>>> df.columns = df.columns.droplevel()
>>> df
   b  c
0  1  2
1  3  4

[2 rows x 2 columns]

这篇关于Pandas:从多级列索引中删除一个级别?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！