python - Pandas 添加列级别，这会增加总列数

Question

我创建了一个数据框，如下所示。

myidx=['idx1','idx2','idx3']
mycols=['a','b','c','d']
df=pd.DataFrame(index=myidx,columns=mycols)

        a    b    c    d
idx1  NaN  NaN  NaN  NaN
idx2  NaN  NaN  NaN  NaN
idx3  NaN  NaN  NaN  NaN

然后我想添加一个包含 n 个重复值的新列级别。让我们说:

mycolsnewlvl=['foo','bar','baz']

预期输出为:

             a              b              c              d   
       foo  bar  baz  foo  bar  baz  foo  bar  baz  foo  bar  baz
idx1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
idx2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
idx3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

我尝试关注this

df.columns = pd.MultiIndex.from_product([df.columns, ['foo','bar','baz']])

但它返回:

ValueError: Length mismatch: Expected axis has 8 elements, new values have 24 elements

我还查看了this但无法让它适用于我的情况。

Answer 1

使用DataFrame.reindex对于按 MultiIndex 值重复的列:

mux = pd.MultiIndex.from_product([df.columns, ['foo','bar','baz']])

df = df.reindex(mux, axis=1)
print (df)
       a           b           c           d        
     foo bar baz foo bar baz foo bar baz foo bar baz
idx1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
idx2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
idx3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN