python pandas: 重命名多索引数据框中的单列标签

Question

我有一个看起来像这样的 df:

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])
print df
          1                   2          
          A         B         A         B
0  0.030626  0.494912  0.364742  0.320088
1  0.178368  0.857469  0.628677  0.705226
2  0.886296  0.833130  0.495135  0.246427
3  0.391352  0.128498  0.162211  0.011254

如何将列“1”和“2”重命名为 'One' 和 'Two'？

我认为 df.rename() 会有所帮助，但事实并非如此。不知道该怎么做？

Answer 1

使用set_levels:

>>> df.columns.set_levels(['one','two'], 0, inplace=True)
>>> print(df)
        one                 two          
          A         B         A         B
0  0.731851  0.489611  0.636441  0.774818
1  0.996034  0.298914  0.377097  0.404644
2  0.217106  0.808459  0.588594  0.009408
3  0.851270  0.799914  0.328863  0.009914

Answer 2

df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0, inplace=True)

Answer 3

这确实是 rename 中缺少的东西（理想情况下它应该让您指定级别）。
另一种方法是设置列索引的级别，但是您需要知道该级别的所有值：

In [41]: df.columns.levels[0]
Out[41]: Index([u'1', u'2'], dtype='object')

In [43]: df.columns = df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0)

In [44]: df
Out[44]:
        one                 two
          A         B         A         B
0  0.899686  0.466577  0.867268  0.064329
1  0.162480  0.455039  0.736870  0.759595
2  0.620960  0.922119  0.060141  0.669997
3  0.871107  0.043799  0.080080  0.577421

In [45]: df.columns.levels[0]
Out[45]: Index([u'one', u'two'], dtype='object')

Answer 4

这是个好问题。结合上面的答案，可以写一个函数：

def rename_col( df, columns, level = 0 ):

    def rename_apply ( x, rename_dict ):
        try:
            return rename_dict[x]
        except KeyError:
            return x

    if  isinstance(df.columns, pd.core.index.MultiIndex):
        df.columns = df.columns.set_levels([rename_apply(x, rename_dict = columns ) for x in df.columns.levels[level]], level= level)
    else:
        df.columns =                       [rename_apply(x, rename_dict = columns ) for x in df.columns              ] 

    return df

它对我有用。

理想情况下，将来应该将这样的功能集成到 "official" "rename" 功能中，因此您不需要编写这样的 hack。

Answer 5

df.rename_axis({'1':'one', '2':'two'}, axis='columns', inplace=True)

Answer 6

从 pandas 0.22.0（可能更早）开始，您可以指定级别：

df = df.rename(columns={'1': one, '2': two}, level=0)

或者，或者（自 pandas 0.21.0 以来的新符号）：

df = df.rename({'1': one, '2': two}, axis='columns', level=0)

但实际上，即使省略级别，它也能正常工作：

df = df.rename(columns={'1': one, '2': two})

在这种情况下，将检查所有列级别是否出现要重命名的情况。

python pandas: 重命名多索引数据框中的单列标签

python pandas: rename single column label in multi-index dataframe

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