我是靠谱客的博主 怕孤独网络,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python 索引设置为列_python – 将DataFrame列标题设置为MultiIndex,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

如何将具有单级列的现有数据框转换为具有分层索引列(MultiIndex)?

示例数据帧:

In [1]:

import pandas as pd

from pandas import Series, DataFrame

df = DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),

index=['A','B'],

columns=['one','two','three'])

df

Out [1]:

one two three

A 0 1 2

B 3 4 5

我以为reindex()会起作用,但我得到了NaN:

In [2]:

df.reindex(columns=[['odd','even','odd'],df.columns])

Out [2]:

odd even odd

one two three

A NaN NaN NaN

B NaN NaN NaN

如果我使用DataFrame(),则相同:

In [3]:

DataFrame(df,columns=[['odd','even','odd'],df.columns])

Out [3]:

odd even odd

one two three

A NaN NaN NaN

B NaN NaN NaN

如果我指定df.values,这最后一种方法确实有效:

In [4]:

DataFrame(df.values,index=df.index,columns=[['odd','even','odd'],df.columns])

Out [4]:

odd even odd

one two three

A 0 1 2

B 3 4 5

这样做的正确方法是什么?为什么reindex()给NaN?

最后

以上就是怕孤独网络为你收集整理的python 索引设置为列_python – 将DataFrame列标题设置为MultiIndex的全部内容,希望文章能够帮你解决python 索引设置为列_python – 将DataFrame列标题设置为MultiIndex所遇到的程序开发问题。

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