如何使用熊猫重命名重置索引上的多列

我试图找出重置索引时是否有重命名熊猫列的方法。我在文档中看到，如果只有一列，那么可以使用“name”参数设置重置索引的列名，但我很好奇是否有办法为多列执行此操作。如何使用熊猫重命名重置索引上的多列

例如：

df1 = pd.DataFrame({ 
'A' : ['a1', 'a1', 'a2', 'a3'], 
'B' : ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'], 
'D1' : [1,0,0,0], 
'D2' : [0,1,1,0], 
'D3' : [0,0,1,1], 
}) 

df1.set_index(['B','A']).stack().reset_index()

结果留给你：

Out[82]: 
    B A level_2 0 
0 b1 a1  D1 1 
1 b1 a1  D2 0 
2 b1 a1  D3 0 
3 b2 a1  D1 0 
4 b2 a1  D2 1

你可以这样做：

df1.set_index(['B','A']).stack().reset_index(name='my_col')

为了设置最后一列，但我的名字想知道是否有办法使用参数来设置'level_2'列的名字。

是来到我的脑海里的第一件事就是尝试：

df1.set_index(['B','A']).stack().reset_index(name=['my_col2','my_col'])

然而，没有工作，所以找身边的另一种方式。我意识到我总是可以重新命名下一行的列，但希望有一条更清晰的方法可以在一行中完成。

谢谢！山姆

来源

2014-12-05 slee

我不认为这是可能的，你看，'reset_index（）'在你的代码实际上是http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable /generated/pandas.Series.reset_index.html，所以你只有一列。你可以做的是设置你的系列的索引列的名称，然后它们将保留为DataFrame的列的名称 – 2014-12-05 20:41:10

reset_index是不是足够聪明，这样做，但我们可以利用方法rename_axis和rename来重置索引前给予名称索引和列/系列;一旦名字都设置正确，reset_index会自动的结果，这些名称转换为列名：

这里rename_axis赋予名称是有点相当于df.index.names = ...除了在功能性风格指数; rename给出的名字到Series对象：

df1.set_index(['B','A']).stack().rename_axis(['B','A','col2']).rename('col').reset_index() 

# B A col2 col 
#0 b1 a1 D1 1 
#1 b1 a1 D2 0 
#2 b1 a1 D3 0 
#3 b2 a1 D1 0 
#4 b2 a1 D2 1 
# ..

来源

2017-07-16 23:23:13 Psidom

如何使用熊猫重命名重置索引上的多列

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