在透视表中处理多级列索引

Question

我看到这个问题被多次提出，但其他问题的解决方案都没有起作用！

我有一个数据框架，如下所示：

df = pd.DataFrame({
"date": ["20180920"] * 3 + ["20180921"] * 3,
"id": ["A12","A123","A1234","A12345","A123456","A0"],
"mean": [1,2,3,4,5,6],
"std" :[7,8,9,10,11,12],
"test": ["a", "b", "c", "d", "e", "f"],
"result": [70, 90, 110, "(-)", "(+)", 0.3],})

使用 pivot_table

df_sum_table = (pd.pivot_table(df,index=['id'], columns = ['date'], values = ['mean','std']))

我得到

df_sum_table.columns

MultiIndex([('mean', '20180920'),
        ('mean', '20180921'),
        ( 'std', '20180920'),
        ( 'std', '20180921')],
       names=[None, 'date'])

所以我想把date列下移一行并删除id行，但保留其中的id名称，可以参考如下过去的解决方案： 尝试在DataFrame.pivot中创建多重索引时出现ValueError 从使用pivot_table()创建的df中删除索引名称 在pandas中进行pivot_table后重置为平坦索引 保留pandas pivot_table中的索引

df_sum_table = (pd.pivot_table(df,index=['id'], columns = ['date'], values = ['mean','std'])).reset_index().rename_axis(None, axis=1)

但是遇到了错误

类型错误：必须像 names 一样传递列表。

如何删除date但在第一列中保留id？

期望输出结果

@jezrael

- Alexander

Answer 1

尝试使用rename_axis：

df = df.pivot_table(index=['id'], columns = ['date'], values = ['mean', 'std']).rename_axis(columns={'date': None}).fillna('').reset_index().T.reset_index(level=1).T.reset_index(drop=True).reset_index(drop=True)
df.index = df.pop('id').replace('', 'id').tolist()
print(df)

输出：

             mean      mean       std       std
id       20180920  20180921  20180920  20180921
A0                        6                  12
A12             1                   7          
A123            2                   8          
A1234           3                   9          
A12345                    4                  10
A123456                   5                  11

你可以使用rename_axis并使用字典映射重命名特定列轴名称。我为列轴名称映射指定了columns参数。

- U13-Forward

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感谢您的快速回复！我们能否制作像OP中最后一个Excel表格那样的表格？ - Alexander

真的！我没有看到fillna('')和没有fillna()有任何变化。你也可以确认一下吗？那个移位我真的需要！ - Alexander

无论如何产生所需的输出！ - Alexander

@Alexander 等我10分钟，抱歉我得离开一会儿。 - U13-Forward

哇，我没想到会有这样的多重重命名代码：)). .rename_axis(columns={'date': None}).fillna('').reset_index().T.reset_index(level=1).T.reset_index(drop=True).reset_index(drop=True) - Alexander