python - 如何删除 Pandas 多级数据框中不需要的索引 header

Question

我有以下代码:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
               'value': [10,10,12,13,14,15],
               'gene_symbol': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'],
               'cellprep': ['xxx', 'xxx', 'yyy', 'zzz', 'xxx', 'zzz'],
               'measure': ['tpm','tpm','tpm','fpkm','fpkm','fpkm']})


ndf = df.pivot_table(index=['cellprep','gene_symbol'], columns='measure').fillna(0)
ndf.reset_index(drop=True,level=1)

产生以下数据框:

         value
measure   fpkm   tpm
cellprep
xxx        0.0  10.0
xxx        0.0  10.0
xxx       14.0   0.0
yyy        0.0  12.0
zzz       13.0   0.0
zzz       15.0   0.0

我想做的是将该数据帧写入 TSV 文件看起来就像这样

cellprep   fpkm   tpm
xxx        0.0  10.0
xxx        0.0  10.0
xxx       14.0   0.0
yyy        0.0  12.0
zzz       13.0   0.0
zzz       15.0   0.0

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您需要将参数 values 添加到 pivot_table :

ndf = df.pivot_table(index=['cellprep','gene_symbol'], 
                     columns='measure', 
                     values='value').fillna(0)

print (ndf.reset_index(drop=True,level=1))

measure   fpkm   tpm
cellprep            
xxx        0.0  10.0
xxx        0.0  10.0
xxx       14.0   0.0
yyy        0.0  12.0
zzz       13.0   0.0
zzz       15.0   0.0

另一种解决方案是 MultiIndex.droplevel :

ndf = df.pivot_table(index=['cellprep','gene_symbol'], columns='measure').fillna(0)
ndf.columns = ndf.columns.droplevel(0)
print (ndf.reset_index(drop=True,level=1))
measure   fpkm   tpm
cellprep            
xxx        0.0  10.0
xxx        0.0  10.0
xxx       14.0   0.0
yyy        0.0  12.0
zzz       13.0   0.0
zzz       15.0   0.0