展平嵌套的 pandas 数据框列

【问题标题】：Flatten nested pandas dataframe columns展平嵌套的 pandas 数据框列
【发布时间】：2018-03-01 22:02:57
【问题描述】：

经过一些聚合后，我的数据框看起来像这样

  A     B
        B_min   B_max
0 11     3       6       
1 22     1       2
2 33     4       4

如何使列成为A、B_min 和B_max，而不进行任何嵌套？简单而标准。我试过reindex_axix() 和unstack()，但没有任何效果。

【问题讨论】：

创建这个 df 的代码是什么？你用的是什么方法？也许一开始就修复它比修改结果更好
可惜不在我手上，不过如果你能告诉我怎么改groupby语句，我可以和负责人核实一下……

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

这是一种方法，但我希望有一种内置的方法来做到这一点。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [11, 11, 22, 22, 33, 33],
                   'B': [3, 6, 1, 2, 4, 4]})

g = df.groupby('A', as_index=False).agg({'B': ['min', 'max']})

g.columns = ['_'.join(col).strip() if col[1] else col[0] for col in g.columns.values]

#     A  B_min  B_max
# 0  11      3      6
# 1  22      1      2
# 2  33      4      4

【讨论】：

这似乎大部分都有效，只是它在未嵌套的其他列中添加了一个尾随下划线。
@BaronYugovich，请参阅更新。但我希望有更好的方法。
也许，让我们看看其他人是否提出了不同的建议。如果没有，我会在一天左右选择你的答案。
这实际上是一个相当常见的用例恕我直言，它很容易在R 中完成，因为有一个内置函数可以做到这一点。熊猫，出于某种特殊原因，似乎没有看到用例，我花了很长时间才得到你的答案，而我知道我正在寻找应该相当简单的东西。