为熊猫数据框添加另一层列

Question

我有一个包含 60 列的数据框；为了说明起见，我将展示一个示例数据框，它看起来像我拥有的​​但要短得多。示例数据框如下所示：

       0         1     ...     0         1     ...
0 -0.611064 -0.032586  ... -0.102049  1.582183 ...

我想要的是在现有列的顶部添加另一层列，这样它就变成了这样：

           A                       B
      0         1     ...     0         1      ... 
0 -0.611064 -0.032586 ...  -0.102049  1.582183 ... 

我尝试了以下方法：

df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'], df.columns])

但我收到一条错误消息

ValueError: Length mismatch: Expected axis has 60 elements, new values have 120 elements

经过一番搜索后，我知道错误是由于我尝试分配的列数大于现有列，但我仍然无法解决这个问题。

我还尝试了几种方法，如 pd.MultiIndex.from_tuples 和 pd.MultiIndex.from_arrays，但产生了其他错误。

编辑：
这是一个可重现的例子

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1,4), columns=[0,1,0,1])
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'], df.columns])
print(df)

任何人都可以指出解决这个问题的方法吗？ 提前致谢。

Answer 1

IIUC，你只需要创建一个A和B的重复序列，序列的长度等于你当前列的数量。你可以使用numpy来完成：

import numpy as np

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(
    [np.repeat(['A','B'], df.shape[1] // 2), df.columns]
)

上面的第一个数组看起来像['A','A','B','B',...]。

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更新:

为了回答您在下面的 cmets 中的后续问题，如果您有奇数列，您可以利用 np.resize 创建一个完整的交替数组 A's 和 B's（即 @987654330 @) 的长度等于数据框中的列数。然后，您可以将该数组传递给pd.MultiIndex.from_arrays()：

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(
    [np.resize(np.repeat(['A','B'], 2), df.shape[1]), df.columns]
)