如何在多索引数据框中命名第一列的第二行？现在是空白

ash 发表于 Dev

灰

我正在使用多索引数据框。这是我第一次处理这种事情。这有点不合常规，但是我知道在这种情况下我确实需要两个标头。因此，这是DF的前几列。

df_append.columns.values

结果：

array([('IDRSSD', 'Unnamed: 0_level_1'),
       ('RCFD3531', 'TRDG ASSETS-US TREAS SECS IN DOM OFF'),
       ('RCFD3532', 'TRDG ASSETS-US GOV AGC CORP OBLGS'),
       ('RCFD3533', 'TRDG ASSETS-SECS ISSD BY ST  POL SUB'),
       ('RCFD3534', 'TRDG ASSETS-MBS-PASS-THRU-FNMA,FHLMC'),
       ('RCFD3535', 'TRDG ASSETS-MBS-CMOS&REMICS-FNMA,ETC'),
       ('RCFD3536', 'TRDG ASSETS-MBS-ALL OTHER'),

我想给这个东西命名：

'Unnamed: 0_level_1'

现在是空白，这给我带来了一些问题。所以，我尝试了这个：

df_append.columns.values[:1] = ['IDRSSD','IDRSSD_ID']

那似乎在数组内部创建了一个列表。我认为那不会起作用。我认为我需要做的就是命名这个东西：'Unnamed: 0_level_1'成为这个东西：'IDRSSD_ID'

或者，如果我错了，并且需要以不同的方式处理，请告诉我。谢谢。

第二次世界大战

获取级别，对其进行修改，在DataFrame上设置索引

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300]])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((("a", "b"), ("a", "c"), ("d", "f")))

这将更改最后一列的级别1的名称。

>>> df
     a         d
     b    c    f
0    1    2    3
1   10   20   30
2  100  200  300
>>> df.columns.values
array([('a', 'b'), ('a', 'c'), ('d', 'f')], dtype=object)
>>> level1 = df.columns.get_level_values(1)
>>> level1.values[-1] = '999'
>>> level1
Index(['b', 'c', '999'], dtype='object')
>>> df.columns.set_levels(level1.values,level=1,inplace=True)
>>> df
     a         d
     b    c  999
0    1    2    3
1   10   20   30
2  100  200  300
>>>

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系 [email protected] 删除。