python - 将列标签的级别附加到 MultiIndex

Question

我正在尝试更改 MultiIndex 中的单个级别的列标签。

例如，

test = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
test.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Level1'],['A','B','C','D'],['Level3']])

Out: 
     Level1                              
          A         B         C         D
     Level3    Level3    Level3    Level3
0  0.153388  0.253070  0.338756  0.025598
1  0.818954  0.169352  0.851079  0.823263
2  0.535703  0.432627  0.690446  0.599997
3  0.304654  0.919936  0.095747  0.404449

我想将“3 级”标签更改为 ['1','2','3','4']，但找不到干净的方法。

我已经尝试了下面的方法，它给出了一个包含 16 个元素的可迭代对象，所以这不是我需要的。

test.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Level1'],['A','B','C','D'],['1','2','3','4']])

我发现的唯一解决方法是在开始时手动定义每个级别并重新定义 MultiIndex

例如，

level1 = ['Level1','Level1','Level1','Level1']
level2 = ['A','B','C','D']
level3 = ['1','2','3','4']
test = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)),columns=[level1,level2,level3])

有没有更简洁的解决方案？我正在处理大型数据集，所以上面的内容非常麻烦。

Answer 1

IIUC 您需要设置级别值，然后分两步设置标签:

In [153]:
test.columns = test.columns.set_levels(['0','1','2','3'],level=2)
test.columns = test.columns.set_labels([0,1,2,3],level=2)
test

Out[153]:
     Level1                              
          A         B         C         D
          0         1         2         3
0  0.122865  0.778640  0.582170  0.695648
1  0.051477  0.479084  0.150539  0.143929
2  0.362087  0.285109  0.465092  0.205157
3  0.963744  0.730001  0.148460  0.474678

原因是因为最初你的第三层都有相同的标签(0)作为重复的列:

In [155]:
test.columns

Out[155]:
MultiIndex(levels=[['Level1'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['Level3']],
           labels=[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3], [0, 0, 0, 0]])

但您想要的是重命名级别和标签，结果如下:

In [158]:
test.columns

Out[158]:
MultiIndex(levels=[['Level1'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['0', '1', '2', '3']],
           labels=[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]])

因此您可以按照您已经尝试过的方式再次重建多索引，或者设置级别值，然后设置标签值，如我上面所示