我有一個Pandas DataFrame，有一個像下面這樣的列索引：
我有一個Pandas DataFrame，有一個像下面這樣的列索引。
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|a1| a2| a3| b1| b2| b3|
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...的資料
我想做的是將這個DataFrame的列索引改為多索引，如下面的格式所示，無需修改資料，只需在索引中增加一個上層（值為A和B）。
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| A | B |
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| A1| A2| A3| B1| B2| B3|
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...的資料
我曾嘗試使用pandas.MultiIndex 函式，但沒有成功。如何解決這個問題？
uj5u.com熱心網友回復：
你可以單獨提取第一個字母并創建一個MultiIndex -
multi_index_level_0 = [c[0] for c in df.columns]
multi_index = [multi_index_level_0, df.columns.values]
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(multi_index)
uj5u.com熱心網友回復：
最簡單的是提取列的第一個值并在嵌套串列中分配回來：
df = pd. DataFrame(0, columns=['A1'/span>,'A2'/span>,'A3'/span>, 'B1','B2','B3'], index=[0]
df.columns = [df.columns.str[0], df.columns]
print (df)
A B
A1 A2 A3 B1 B2 B3
0 0 0 0 0 0 0
如果需要從開始提取所有大寫字母：
df = pd. DataFrame(0, columns=['ADa1'/span>,'ADs2'/span>,'AD3'/span>, 'B1','B2','B3'], index=[0]
df.columns = [df.columns.str.extract('(^[A-Z] )', expand=False), df.columns]
print (df)
AD B
ADa1 ADs2 AD3 B1 B2 B3
0 0 0 0 0 0 0
如果需要同時設定列名，請使用MultiIndex.from_arrays:
df = pd. DataFrame(0, columns=['ADa1','ADs2','AD3', 'B1','B2','B3'], index=[0]
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns.str.extract('(^[A-Z] )', expand=False) 。
df.columns],
names=('a'/span>,'b'/span>)
print (df)
a AD B
b ADa1 ADs2 AD3 B1 B2 B3
0 0 0 0 0 0 0
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