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Vistascolumnas de cambio de nombre de tabla dinámica de pandas
¿Cómo cambiar el nombre de las columnas con múltiples niveles después de la operación de pivote de pandas?
Aquí hay un código para generar datos de prueba:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'c0': ['A','A','B','C'], 'c01': ['A','A1','B','C'], 'c02': ['b','b','d','c'], 'v1': [1, 3,4,5], 'v2': [1, 3,4,5]}) print(df)da un marco de datos de prueba:
c0 c01 c02 v1 v2 0 AA b 1 1 1 A A1 b 3 3 2 BB d 4 4 3 CC c 5 5aplicando pivote
df2 = pd.pivot_table(df, index=["c0"], columns=["c01","c02"], values=["v1","v2"]) df2 = df2.reset_index()da
¿Cómo cambiar el nombre de las columnas uniendo niveles? con formato <c01 value>_<c02 value>_<v1>
por ejemplo, la primera columna debería verse como "A_b_v1"
El orden de los niveles de unión no es realmente importante para mí.
1 Respuestas
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Si desea fusionar el índice múltiple en un índice de una sola cadena sin preocuparse por el orden del nivel del índice, simplemente puede map una función de join sobre las columnas y volver a asignar la lista de resultados:
df2.columns = list(map("_".join, df2.columns))Y para su pregunta, puede recorrer las columnas donde cada elemento es una tupla, desempaquetar la tupla y unirlos nuevamente en el orden que desee:
df2 = pd.pivot_table(df, index=["c0"], columns=["c01","c02"], values=["v1","v2"]) # Use the list comprehension to make a list of new column names and assign it back # to the DataFrame columns attribute. df2.columns = ["_".join((j,k,i)) for i,j,k in df2.columns] df2.reset_index() 