pandas - 连接 pandas DataFrame 中子级列的所有组合

Question

给定以下 DataFrame:

cols = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['a', 'b']])
example = pd.DataFrame([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]], columns=cols)
example

        A       B
    a   b   a   b
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9   10  11

我想以下面的结尾:

    A   B
0   0   2
1   4   6
2   8   10
3   0   3
4   4   7
5   8   11
6   1   2
7   5   6
8   9   10
9   1   3
10  5   7
11  9   11

我使用了这段代码:

concatenated = pd.DataFrame([])
for A_sub_col in ('a', 'b'):
    for B_sub_col in ('a', 'b'):
        new_frame = example[[['A', A_sub_col], ['B', B_sub_col]]]
        new_frame.columns = ['A', 'B']
        concatenated = pd.concat([concatenated, new_frame])

但是，我强烈怀疑 Pandas 有更直接、更惯用的方法来做到这一点。怎么办？

Answer 1

这是一个使用列表理解的选项:

pd.concat([
    example[[('A', i), ('B', j)]].droplevel(level=1, axis=1)
        for i in example['A'].columns
        for j in example['B'].columns
]).reset_index(drop=True)

输出:

    A   B
0   0   2
1   4   6
2   8  10
3   0   3
4   4   7
5   8  11
6   1   2
7   5   6
8   9  10
9   1   3
10  5   7
11  9  11