pandas 向多索引 Dataframe 添加另一级别的标头

nxagd54h 于 2022-12-02 发布在其他

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我有以下 Dataframe ：

dic = {'US':{'Quality':{'points':"-2 n", 'difference':'equal', 'stat': 'same'}, 'Prices':{'points':"-7 n", 'difference':'negative', 'stat': 'below'}, 'Satisfaction':{'points':"3 n", 'difference':'positive', 'stat': 'below'}},
      'UK': {'Quality':{'points':"3 n", 'difference':'equal', 'stat': 'above'}, 'Prices':{'points':"-13 n", 'difference':'negative', 'stat': 'below'}, 'Satisfaction':{'points':"2 n", 'difference':'negative', 'stat': 'same'}}}
d1 = defaultdict(dict)
for k, v in dic.items():
    for k1, v1 in v.items():
        for k2, v2 in v1.items():
            d1[(k, k2)].update({k1: v2})

df = pd.DataFrame(d1)

df.columns = df.columns.rename("Skateboard", level=0)
df.columns = df.columns.rename("Q3", level=1)
df.insert(loc=0, column=('', 'Mode'), value="Website")

目前，它看起来如下所示：

如何向多索引 Dataframe 添加另一层头，使其看起来像下图所示？

更新日期：

dic = {'US':{'Quality':{'points':"-2 n", 'difference':'equal', 'stat': 'same'}, 'Prices':{'points':"-7 n", 'difference':'negative', 'stat': 'below'}, 'Satisfaction':{'points':"3 n", 'difference':'positive', 'stat': 'below'}},
      'UK': {'Quality':{'points':"3 n", 'difference':'equal', 'stat': 'above'}, 'Prices':{'points':"-13 n", 'difference':'negative', 'stat': 'below'}, 'Satisfaction':{'points':"2 n", 'difference':'negative', 'stat': 'same'}}}
d1 = defaultdict(dict)
for k, v in dic.items():
    for k1, v1 in v.items():
        for k2, v2 in v1.items():
            d1[(k, k2)].update({k1: v2})

df = pd.DataFrame(d1)

df.columns = df.columns.rename("Skateboard", level=0)
df.columns = df.columns.rename("Metric", level=1)
df1 = df.xs('points', axis=1, level=1, drop_level=False)
df2 = df.drop('points', axis=1, level=1)
df3 = (pd.concat([df1, df2], keys=['GM', ''], axis=1)
 .swaplevel(0, 1, axis=1)
 .sort_index(axis=1))
df3.columns = df3.columns.rename("Q3", level=1)
df3.insert(loc=0, column=('','', 'Mode'), value="Website")

df3

现在数据框如下所示：

如何将标题GM移动到US和UK列的第一个位置（请参见最终输出的第二个图像）？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74595521/add-another-level-of-headers-to-multiindex-dataframe

1条答案

按热度按时间

hwamh0ep1#

示例

data = {('A', 'a'): {0: 8, 1: 3, 2: 4},
        ('A', 'b'): {0: 5, 1: 7, 2: 8},
        ('A', 'c'): {0: 1, 1: 7, 2: 6},
        ('B', 'a'): {0: 7, 1: 1, 2: 0},
        ('B', 'b'): {0: 1, 1: 1, 2: 7},
        ('B', 'c'): {0: 7, 1: 7, 2: 4}}
df = pd.DataFrame(data)

df

A           B
    a   b   c   a   b   c
0   8   5   1   7   1   7
1   3   7   7   1   1   7
2   4   8   6   0   7   4

代码

创建新的级别，并将c添加到a列，添加d（a除外）
具有a的df（df1）

df1 = df.xs('a', axis=1, level=1, drop_level=False)

输出（df1）：

除a（df2）之外的df

df2 = df.drop('a', axis=1, level=1)

输出（df2）：

A       B
    b   c   b   c
0   5   1   1   7
1   7   7   1   7
2   8   6   7   4

将df1和df2与key连接

pd.concat([df1, df2], keys=['c', 'd'], axis=1)

输出：

c       d
    A   B   A       B
    a   a   b   c   b   c
0   8   7   5   1   1   7
1   3   1   7   7   1   7
2   4   0   8   6   7   4

swap级别和排序

(pd.concat([df1, df2], keys=['c', 'd'], axis=1)
 .swaplevel(0, 1, axis=1)
 .sort_index(axis=1))

实验结果：

A           B
    c   d       c   d
    a   b   c   a   b   c
0   8   5   1   7   1   7
1   3   7   7   1   1   7
2   4   8   6   0   7   4

我们可以向列添加级别
或采用简单的方式

df3 = pd.concat([df], keys=[''], names=['Q3'], axis=1).swaplevel(0, 1, axis=1)
df3.columns = df3.columns.map(lambda x: (x[0], 'c', x[2]) if x[2] == 'a' else x)

df3

A           B
Q3  c           c   
    a   b   c   a   b   c
0   8   5   1   7   1   7
1   3   7   7   1   1   7
2   4   8   6   0   7   4

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