पांडा पंक्तियों पर बहु ​​सूचकांक की स्थापना, फिर कॉलम

Question

को transposing

अगर मैं एक साधारण dataframe है:

print(a) 

    one two three 
0 A 1  a 
1 A 2  b 
2 B 1  c 
3 B 2  d 
4 C 1  e 
5 C 2  f 

मैं आसानी से जारी करके पंक्तियों पर एक बहु सूचकांक बना सकते हैं:

a.set_index(['one', 'two']) 

     three 
one two  
A 1  a 
    2  b 
B 1  c 
    2  d 
C 1  e 
    2  f 

क्या स्तंभों पर बहु-अनुक्रमणिका बनाने का एक आसान तरीका है?

मैं अंत करना चाहते हैं:

one A  B  C 
    two 1 2 1 2 1 2 
    0 a b c d e f 

इस मामले में, यह बहुत पंक्ति बहु सूचकांक बनाने और उसके बाद स्थानांतरित यह आसान होगा, लेकिन अन्य उदाहरण में, मैं हो जाएगा पंक्तियों और स्तंभों दोनों पर एक बहु-सूचकांक बनाना चाहते हैं।

Answer 1

हाँ! इसे पारदर्शिता कहा जाता है।

a.set_index(['one', 'two']).T 

---

की क्योंकि वे के साथ प्रदर्शित करने के लिए एक बहुत अच्छा उदाहरण का इस्तेमाल किया @ ragesz पद से उधार हैं।

df = pd.DataFrame({'a':['foo_0', 'bar_0', 1, 2, 3], 'b':['foo_0', 'bar_1', 11, 12, 13], 
    'c':['foo_1', 'bar_0', 21, 22, 23], 'd':['foo_1', 'bar_1', 31, 32, 33]}) 

df.T.set_index([0, 1]).T 

Answer 2

मुझे लगता है कि संक्षिप्त उत्तर NO है। मल्टी-इंडेक्स कॉलम रखने के लिए, डेटाफ्रेम में हेडर में परिवर्तित होने के लिए दो (या अधिक) पंक्तियां होनी चाहिए (जैसे बहु-अनुक्रमणिका पंक्तियों के लिए कॉलम)। यदि आपके पास इस प्रकार का डेटाफ्रेम है, तो बहु-अनुक्रमणिका शीर्षलेख बनाना इतना कठिन नहीं है। यह कोड का एक बहुत ही लंबी लाइन में किया जा सकता है, और आप किसी भी अन्य dataframe में यह पुन: उपयोग कर सकते हैं, हेडर का ही पंक्ति संख्या मन & परिवर्तन में रखा जाना चाहिए, तो अलग है:

df = pd.DataFrame({'a':['foo_0', 'bar_0', 1, 2, 3], 'b':['foo_0', 'bar_1', 11, 12, 13], 
    'c':['foo_1', 'bar_0', 21, 22, 23], 'd':['foo_1', 'bar_1', 31, 32, 33]}) 

dataframe:

 a  b  c  d 
0 foo_0 foo_0 foo_1 foo_1 
1 bar_0 bar_1 bar_0 bar_1 
2  1  11  21  31 
3  2  12  22  32 
4  3  13  23  33 

बनाना बहु सूचकांक वस्तु:

arrays = [df.iloc[0].tolist(), df.iloc[1].tolist()] 
tuples = list(zip(*arrays)) 
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) 

df.columns = index 

मल्टी सूचकांक हैडर परिणाम:

शीर्ष लेख अनुक्रमित और dataframe ही निर्दिष्ट करने के लिए है

df = df.iloc[2:].reset_index(drop=True) 

"एक पंक्ति" संस्करण (केवल एक चीज आप बदलना होगा:

first foo_0   foo_1  
second bar_0 bar_1 bar_0 bar_1 
0  foo_0 foo_0 foo_1 foo_1 
1  bar_0 bar_1 bar_0 bar_1 
2   1  11  21  31 
3   2  12  22  32 
4   3  13  23  33 

अंत में हम तो पंक्ति सूचकांक रीसेट 0-1 पंक्तियों छोड़ने की ज़रूरत):

idx_first_header = 0 
idx_second_header = 1 

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*[df.iloc[idx_first_header].tolist(), 
    df.iloc[idx_second_header].tolist()])), names=['first', 'second']) 

df = df.drop([idx_first_header, idx_second_header], axis=0).reset_index(drop=True) 

Answer 3

आप pivot_table dataframe पर जोड़तोड़ की एक श्रृंखला के बाद का उपयोग वांछित प्रपत्र प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं:

df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['one', 'two'], values='three', aggfunc=np.sum) 

def rename_duplicates(old_list): # Replace duplicates in the index with an empty string 
    seen = {} 
    for x in old_list: 
     if x in seen: 
      seen[x] += 1 
      yield " " 
     else: 
      seen[x] = 0 
      yield x 

col_group = df_pivot.unstack().stack().reset_index(level=-1) 
col_group.index = rename_duplicates(col_group.index.tolist()) 
col_group.index.name = df_pivot.index.names[0] 
col_group.T 

one A  B  C 
two 1 2 1 2 1 2 
0 a b c d e f