多指数熔断_枢轴

Question

我很难找到一种方法来重塑多索引（列）df 两种方式：(a) 除了一列之外，多索引的两个级别都被熔化了

(b) 每一个 0 级柱都熔化了 1 级柱

我可能已经发现 (a) 尽管可能不是最程序化的方式并且可以接近但没有雪茄 (b)

例如，给定 DataFrame：

df = pd.DataFrame({'dealer': {0: 'SF', 1: 'LA'},

                   'col2': {0: 1, 1: 3},

                   'col3': {0: 2, 1: 4},

                   'col4': {0: 3, 1: 6},

                   'col5': {0: 7, 1: 2},

                  })

df.columns = [['Jan','Jan','Feb','Feb','dealer'], ['cars','trucks','cars','trucks','dealer']]

Out[209]: 

   Jan         Feb        dealer

  cars trucks cars trucks dealer

0    1      2    3      7     SF

1    3      4    6      2     LA

我可以通过以下方式到达 (a)：

melted = df.melt(id_vars = 'dealer',col_level=0, var_name='month')

melted['product']=df.melt(id_vars = 'dealer',col_level=1)['variable']

melted.sort_values('dealer', inplace=True)

melted

Out[211]: 

  dealer month  value product

1     LA   Jan      3    cars

3     LA   Jan      4  trucks

5     LA   Feb      6    cars

7     LA   Feb      2  trucks

0     SF   Jan      1    cars

2     SF   Jan      2  trucks

4     SF   Feb      3    cars

6     SF   Feb      7  trucks

但似乎无法正确旋转以将 ['dealer','product','Jan','Feb'] 作为列标签，其中值在 Jan 和 Feb cols

pivotedd =  pd.DataFrame({'dealer': {0: 'LA', 1: 'LA',2: 'SF', 3: 'SF'},

                   'product': {0: 'cars', 1: 'trucks',2: 'cars', 3: 'trucks'},

                   'Jan': {0: 3, 1: 4,2:1,3:2},

                   'Feb': {0: 6, 1: 2,2:3,3:7},

                  })

Out[215]: 

   Feb  Jan dealer product

0    6    3     LA    cars

1    2    4     LA  trucks

2    3    1     SF    cars

3    7    2     SF  trucks

显然，我希望经销商和产品作为按时间顺序排列的第一列和日期（还没有阅读为什么 pd.dataframe 更改您输入数据的顺序），但这基本上是我所追求的。

Answer 1

你可以试试：df.set_index('dealer').stack(1).reset_index().rename(columns={'level_1':'product'})  dealer  product  Feb  Jan0  (SF,)    cars    3    11  (SF,)  trucks    7    22  (LA,)    cars    6    33  (LA,)  trucks    2    4