Pandas에서 계층적 열 인덱스를 평면화하는 방법은 무엇입니까?

계층적 인덱스 열 병합

Pandas DataFrame 열의 계층적 인덱스를 병합하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 열을 최상위 수준으로 설정:

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

이렇게 하면 계층적 인덱스의 최상위 수준이 새 열 이름으로 설정됩니다.

2. MultiIndex를 단일 인덱스에 결합(선택 사항):

MultiIndex를 단일 인덱스로 추가로 결합하려면 다음을 수행할 수 있습니다.

df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]

이렇게 하면 공백을 구분 기호로 사용하고 선행 또는 후행을 제거하는 열 이름 공백.

예:

열에 계층적 인덱스가 있는 다음 DataFrame을 고려하세요.

df = pd.DataFrame({'s_PC': [1, 0, 1], 's_CL': [0, 0, 10]},
                    index = pd.MultiIndex.from_tuples([
                        ('day', 1),('day', 2),('day', 3)
                    ]), columns = pd.MultiIndex.from_tuples([
                        ('USAF', ''),('WBAN', ''),('year', 1993)
                    ]))

평탄화 적용 작업:

# Set columns to top level
df.columns = df.columns.get_level_values(0)

# Join MultiIndex into single index
df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]

출력:

   USAF  WBAN  year  day  s_PC  s_CL
0   702   265  1993   1     1     0
1   702   265  1993   2     0     0
2   702   265  1993   3     1    10

계층 인덱스가 단일 인덱스로 평면화되었습니다.

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