How to Transform a Pandas DataFrame with Multi-Level Columns into a Single-Level Column DataFrame in Python?(如何在Python中将具有多级列的Pandas DataFrame转换为单级列DataFrame？)

转载 作者：bug小助手 更新时间：2023-10-25 16:40:27 31 4

>>> (df.set_index(df.columns[:4].tolist())  # Market, Product, City, Territory
       .rename_axis(index=df.columns[:4].droplevel(0),  # Flat them
                    columns=['Date', None])  # Define column names
       .stack('Date', sort=False).reset_index())  # Reshape your dataframe

   Market  Product  City  Territory    Date  VALUES  Values MARKET SHARE  VALUES GROWTH  VALUES GEO. SHARE  UNITS  UNITS MARKET SHARE  UNITS GROWTH  UNITS GEO. SHARE
0       0        0     0          0  23-Jan       1                    1              1                  1      1                   1             1                 1
1       0        0     0          0  23-Feb       2                    2              2                  2      2                   2             2                 2

data = {('', 'Market'): {0: 0},
 ('', 'Product'): {0: 0},
 ('', 'City'): {0: 0},
 ('', 'Territory'): {0: 0},
 ('23-Jan', 'VALUES'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'Values MARKET SHARE'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'VALUES GROWTH'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'VALUES GEO. SHARE'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'UNITS'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'UNITS MARKET SHARE'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'UNITS GROWTH'): {0: 1},
 ('23-Jan', 'UNITS GEO. SHARE'): {0: 1},
 ('23-Feb', 'VALUES'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'Values MARKET SHARE'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'VALUES GROWTH'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'VALUES GEO. SHARE'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'UNITS'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'UNITS MARKET SHARE'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'UNITS GROWTH'): {0: 2},
 ('23-Feb', 'UNITS GEO. SHARE'): {0: 2}}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# Output
                                23-Jan                      ...        23-Feb                                                                         
  Market Product City Territory VALUES Values MARKET SHARE  ... VALUES GROWTH VALUES GEO. SHARE UNITS UNITS MARKET SHARE UNITS GROWTH UNITS GEO. SHARE
0      0       0    0         0      1                   1  ...             2                 2     2                  2            2                2

[1 rows x 20 columns]

31 4 0

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