如何将层次索引扁平化为列

Question

我有一个数据框，它的列有层级索引（这是通过一个 groupby.agg 操作得到的）：

     USAF   WBAN  year  month  day  s_PC  s_CL  s_CD  s_CNT  tempf       
                                     sum   sum   sum    sum   amax   amin
0  702730  26451  1993      1    1     1     0    12     13  30.92  24.98
1  702730  26451  1993      1    2     0     0    13     13  32.00  24.98
2  702730  26451  1993      1    3     1    10     2     13  23.00   6.98
3  702730  26451  1993      1    4     1     0    12     13  10.04   3.92
4  702730  26451  1993      1    5     3     0    10     13  19.94  10.94

我想把它变得简单一点，像这样（名字不是很重要，我可以重新命名）：

     USAF   WBAN  year  month  day  s_PC  s_CL  s_CD  s_CNT  tempf_amax  tmpf_amin   
0  702730  26451  1993      1    1     1     0    12     13  30.92          24.98
1  702730  26451  1993      1    2     0     0    13     13  32.00          24.98
2  702730  26451  1993      1    3     1    10     2     13  23.00          6.98
3  702730  26451  1993      1    4     1     0    12     13  10.04          3.92
4  702730  26451  1993      1    5     3     0    10     13  19.94          10.94

我该怎么做呢？（我试了很多方法，但都没成功。）

根据一个建议，这里是字典形式的前几行数据：

{('USAF', ''): {0: '702730',
  1: '702730',
  2: '702730',
  3: '702730',
  4: '702730'},
 ('WBAN', ''): {0: '26451', 1: '26451', 2: '26451', 3: '26451', 4: '26451'},
 ('day', ''): {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5},
 ('month', ''): {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1},
 ('s_CD', 'sum'): {0: 12.0, 1: 13.0, 2: 2.0, 3: 12.0, 4: 10.0},
 ('s_CL', 'sum'): {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 10.0, 3: 0.0, 4: 0.0},
 ('s_CNT', 'sum'): {0: 13.0, 1: 13.0, 2: 13.0, 3: 13.0, 4: 13.0},
 ('s_PC', 'sum'): {0: 1.0, 1: 0.0, 2: 1.0, 3: 1.0, 4: 3.0},
 ('tempf', 'amax'): {0: 30.920000000000002,
  1: 32.0,
  2: 23.0,
  3: 10.039999999999999,
  4: 19.939999999999998},
 ('tempf', 'amin'): {0: 24.98,
  1: 24.98,
  2: 6.9799999999999969,
  3: 3.9199999999999982,
  4: 10.940000000000001},
 ('year', ''): {0: 1993, 1: 1993, 2: 1993, 3: 1993, 4: 1993}}

Answer 1

pd.DataFrame(df.to_records()) # multiindex become columns and new index is integers only

当然可以！请把你想要翻译的内容发给我，我会帮你用简单易懂的语言解释清楚。

Answer 2

这个讨论串里的所有回答可能有点过时了。从 pandas 版本 0.24.0 开始，.to_flat_index() 方法可以满足你的需求。

根据 pandas 的官方文档：

MultiIndex.to_flat_index()

将一个多重索引（MultiIndex）转换为包含层级值的元组索引。

文档中的一个简单示例：

import pandas as pd
print(pd.__version__) # '0.23.4'
index = pd.MultiIndex.from_product(
        [['foo', 'bar'], ['baz', 'qux']],
        names=['a', 'b'])

print(index)
# MultiIndex(levels=[['bar', 'foo'], ['baz', 'qux']],
#           codes=[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 1]],
#           names=['a', 'b'])

使用 to_flat_index() 方法：

index.to_flat_index()
# Index([('foo', 'baz'), ('foo', 'qux'), ('bar', 'baz'), ('bar', 'qux')], dtype='object')

---

用它替换现有的 pandas 列

这是一个如何在 dat 上使用它的例子，dat 是一个有多重索引列的 DataFrame：

dat = df.loc[:,['name','workshop_period','class_size']].groupby(['name','workshop_period']).describe()
print(dat.columns)
# MultiIndex(levels=[['class_size'], ['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max']],
#            codes=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]])

dat.columns = dat.columns.to_flat_index()
print(dat.columns)
# Index([('class_size', 'count'),  ('class_size', 'mean'),
#     ('class_size', 'std'),   ('class_size', 'min'),
#     ('class_size', '25%'),   ('class_size', '50%'),
#     ('class_size', '75%'),   ('class_size', 'max')],
#  dtype='object')

---

就地扁平化和重命名

值得注意的是，你可以将这个方法和简单的列表推导结合使用（感谢 @Skippy 和 @mmann1123），这样可以将元素连接起来，使得最终的列名变成简单的字符串，用下划线等符号分隔：

dat.columns = ["_".join(a) for a in dat.columns.to_flat_index()]

Answer 3

我觉得最简单的方法就是把列设置为最顶层：

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

注意：如果顶层有名字，你也可以通过这个名字来访问，而不是用0。

.

如果你想把你的多重索引合并成一个索引 (假设你的列里只有字符串内容)，你可以这样做：

df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]

注意：我们必须 strip 去掉空格，以防没有第二个索引。

In [11]: [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]
Out[11]: 
['USAF',
 'WBAN',
 'day',
 'month',
 's_CD sum',
 's_CL sum',
 's_CNT sum',
 's_PC sum',
 'tempf amax',
 'tempf amin',
 'year']