将底层列元组拆分为另一层答案

【问题标题】：Split a bottom level column tuple into another level将底层列元组拆分为另一层
【发布时间】：2023-02-07 06:04:16
【问题描述】：

我当前的数据框有两个级别。我希望通过拆分元组来添加第三个，元组是列的名称。参见示例：

原始DF：

Category
(A,Cat)    (B,Dog)    (B,Bird)   (B,Frog)   (HH,Lion)   (HH,Tiger)

  48          28         585        4          233         44
  11          434         23        854         32         10

所需的 DF：“类别”是顶级。字母 (A,B,HH) 是第二层。然后动物是数据框的底层

Category
   A           B          B          B          HH         HH 
  Cat         Dog        Bird      Frog       Lion      Tiger

  48          28         585        4          233         44
  11          434         23        854         32         10

我没有太多在数据框中使用多索引列的经验。任何建议表示赞赏。

【问题讨论】：

标签： python dataframe

【解决方案1】：

首先从你拥有的开始（如果你自己提供这段代码会很好）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data=[[48, 28, 585, 4, 233, 44], [11, 434, 23, 854, 32, 10]],
    columns=[("A", "Cat"), ("B", "Dog"), ("B", "Bird"), ("B", "Frog"), ("HH", "Lion"), ("HH", "Tiger")],
)

df

   (A, Cat)  (B, Dog)  (B, Bird)  (B, Frog)  (HH, Lion)  (HH, Tiger)
0        48        28        585          4         233           44
1        11       434         23        854          32           1

现在将元组分解为多级列，然后添加另一个级别：

# Create multi-index from existing column tuples
# https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.MultiIndex.from_tuples.html
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)

# Add another level for the 'Category'
# From https://stackoverflow.com/a/42094658/1256347
pd.concat([df], keys=['Category'], axis=1)

  Category                          
         A    B             HH      
       Cat  Dog Bird Frog Lion Tiger
0       48   28  585    4  233    44
1       11  434   23  854   32    10

【讨论】：