Cómo aplanar un índice jerárquico en columnas
Tengo un data frame con un índice jerárquico en el eje 1 (columnas) (de una groupby.aggoperación):
USAF WBAN year month day s_PC s_CL s_CD s_CNT tempf
sum sum sum sum amax amin
0 702730 26451 1993 1 1 1 0 12 13 30.92 24.98
1 702730 26451 1993 1 2 0 0 13 13 32.00 24.98
2 702730 26451 1993 1 3 1 10 2 13 23.00 6.98
3 702730 26451 1993 1 4 1 0 12 13 10.04 3.92
4 702730 26451 1993 1 5 3 0 10 13 19.94 10.94
Quiero aplanarlo para que se vea así (los nombres no son críticos; podría cambiar el nombre):
USAF WBAN year month day s_PC s_CL s_CD s_CNT tempf_amax tmpf_amin
0 702730 26451 1993 1 1 1 0 12 13 30.92 24.98
1 702730 26451 1993 1 2 0 0 13 13 32.00 24.98
2 702730 26451 1993 1 3 1 10 2 13 23.00 6.98
3 702730 26451 1993 1 4 1 0 12 13 10.04 3.92
4 702730 26451 1993 1 5 3 0 10 13 19.94 10.94
¿Cómo hago esto? (Lo he intentado mucho, sin éxito).
Por sugerencia, aquí está el encabezado en forma de dictado.
{('USAF', ''): {0: '702730',
1: '702730',
2: '702730',
3: '702730',
4: '702730'},
('WBAN', ''): {0: '26451', 1: '26451', 2: '26451', 3: '26451', 4: '26451'},
('day', ''): {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5},
('month', ''): {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1},
('s_CD', 'sum'): {0: 12.0, 1: 13.0, 2: 2.0, 3: 12.0, 4: 10.0},
('s_CL', 'sum'): {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 10.0, 3: 0.0, 4: 0.0},
('s_CNT', 'sum'): {0: 13.0, 1: 13.0, 2: 13.0, 3: 13.0, 4: 13.0},
('s_PC', 'sum'): {0: 1.0, 1: 0.0, 2: 1.0, 3: 1.0, 4: 3.0},
('tempf', 'amax'): {0: 30.920000000000002,
1: 32.0,
2: 23.0,
3: 10.039999999999999,
4: 19.939999999999998},
('tempf', 'amin'): {0: 24.98,
1: 24.98,
2: 6.9799999999999969,
3: 3.9199999999999982,
4: 10.940000000000001},
('year', ''): {0: 1993, 1: 1993, 2: 1993, 3: 1993, 4: 1993}}
Creo que la forma más sencilla de hacerlo sería establecer las columnas en el nivel superior:
df.columns = df.columns.get_level_values(0)
Nota: si el nivel de destino tiene un nombre, también puede acceder a él mediante este, en lugar de 0.
.
Si desea combinar joinsu MultiIndex en un índice (suponiendo que solo tenga entradas de cadena en sus columnas), puede:
df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]
Nota: debemos stripdejar el espacio en blanco para cuando no haya un segundo índice.
In [11]: [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]
Out[11]:
['USAF',
'WBAN',
'day',
'month',
's_CD sum',
's_CL sum',
's_CNT sum',
's_PC sum',
'tempf amax',
'tempf amin',
'year']
Todas las respuestas actuales en este hilo deben haber estado un poco anticuadas. A partir de pandasla versión 0.24.0, .to_flat_index()hace lo que necesita.
De la propia documentación de panda :
MultiIndex.to_flat_index()
Convierta un MultiIndex en un índice de tuplas que contenga los valores de nivel.
Un ejemplo simple de su documentación:
import pandas as pd
print(pd.__version__) # '0.23.4'
index = pd.MultiIndex.from_product(
[['foo', 'bar'], ['baz', 'qux']],
names=['a', 'b'])
print(index)
# MultiIndex(levels=[['bar', 'foo'], ['baz', 'qux']],
# codes=[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 1]],
# names=['a', 'b'])
Aplicando to_flat_index():
index.to_flat_index()
# Index([('foo', 'baz'), ('foo', 'qux'), ('bar', 'baz'), ('bar', 'qux')], dtype='object')
Utilizándolo para reemplazar pandasla columna existente
Un ejemplo de cómo lo usarías dat, que es un DataFrame con una MultiIndexcolumna:
dat = df.loc[:,['name','workshop_period','class_size']].groupby(['name','workshop_period']).describe()
print(dat.columns)
# MultiIndex(levels=[['class_size'], ['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max']],
# codes=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]])
dat.columns = dat.columns.to_flat_index()
print(dat.columns)
# Index([('class_size', 'count'), ('class_size', 'mean'),
# ('class_size', 'std'), ('class_size', 'min'),
# ('class_size', '25%'), ('class_size', '50%'),
# ('class_size', '75%'), ('class_size', 'max')],
# dtype='object')
Aplanamiento y cambio de nombre in situ
Puede que valga la pena señalar cómo puedes combinar eso con una comprensión de lista simple (gracias @Skippy y @mmann1123) para unir los elementos de modo que los nombres de las columnas resultantes sean cadenas simples separadas por, por ejemplo, guiones bajos:
dat.columns = ["_".join(a) for a in dat.columns.to_flat_index()]
