如何在pandas数据透视表中合并多索引层？

Question

假设我得到了球员在这样的比赛中表现的数据帧：

    Match    Faction    A         B
    BG1      Alliance   8         10
    BG1      Alliance   2         5
    BG1      Horde      5         25
    BG2 ...

我想汇总每场比赛的A和B组数据，换句话说，得到如下数据帧：

^{pr2}$

我知道我可以手动形成每个列，但我正在寻找更优雅的方法来解决这个问题。所以，我试了一下：

^{3}$

我得到了以下结论：

             A                B
    Faction  Alliance  Horde  Alliance  Horde
    Match  
    BG1      10        5      15        25  
    BG2 ...

现在，有没有办法将这些多个索引合并成“联盟A”、“部落A”、“联盟B”、“部落B”列？我唯一的想法就是申请

    .T.reset_index().T

…这将删除多个索引层，但是，它需要手动重命名之后的列。在

Answer 1

这很简单，因为你已经完成了大部分工作：

# create a list of the new column names in the right order
new_cols=[('{1} {0}'.format(*tup)) for tup in pivoted.columns]

# assign it to the dataframe (assuming you named it pivoted
pivoted.columns= new_cols

# resort the index, so you get the columns in the order you specified
pivoted.sort_index(axis='columns')