使用pd.MultiIndex.from_product洗掉用于索引的列

我有一個像這樣的資料框

dfDictionary = {'Results':['Home',
                                'Away',
                                'For',
                                'Against'
                                ],
                     'info':[ '-', '-','-','-',],
                     'rating':[ '-', '-','-','-',],
                     'review':[ '-', '-','-','-',]}
dfTable1 = pd.DataFrame(dfDictionary)

它看起來像下面

Results     info    rating  review
0   Home    -   -   -
1   Away    -   -   -
2   For     -   -   -
3   Against     -   -   -

我像這樣從這個df創建了一個MultiIndex資料框dfTable1.index =pd.MultiIndex.from_product([[f'Summary1'], dfTable1.Results])

現在資料框如下所示。如您所見，該Results列在索引和列中。我不再想要該列，因為它在索引中，我該怎么做dropping？我問“沒有dropping”，因為我不希望列中有 2 個級別。

Results     info    rating  review
    Results                 
Summary1    Home    Home    -   -   -
Away    Away    -   -   -
For     For     -   -   -
Against     Against     -   -   -

我有另一個幾乎完全相同的df

dfTable2 = pd.DataFrame(dfDictionary)
dfTable2.index =pd.MultiIndex.from_product([[f'Summary2'], dfTable1.Results])

最終我想將它們與resultsTable = pd.concat([dfTable1, dfTable2], axis = 0) 現在我得到一個如下圖所示的資料框

我最終想要實作的是像下面這樣帶有一header列的 df，我會用resultsTable.columns =pd.MultiIndex.from_product([[f'Final Consolidated Table'], resultsTable.columns]). 但在此之前，我需要對我目前遇到的問題進行分類。

更新

使用@jezrael 提供的初始解決方案，在連接兩個資料幀后，我能夠獲得如下所示的 df。

有沒有辦法得到如下的資料框？基本上我正在嘗試重新創建一個類似于 excel 表的 pandas df。如果這是可能的，那就太好了。

uj5u.com熱心網友回復：

concat與 convert Resultsto index by 字典一起用于第一級Summary1：

dfTable1 = pd.DataFrame(dfDictionary)

dfTable1 = pd.concat({'Summary1':dfTable1.set_index('Results')})
print (dfTable1)
                 info rating review
         Results                   
Summary1 Home       -      -      -
         Away       -      -      -
         For        -      -      -
         Against    -      -      -

您的解決方案DataFrame.pop用于使用和丟棄Results：

dfTable1.index = pd.MultiIndex.from_product([[f'Summary1'], dfTable1.pop('Results')])

print (dfTable1)
                 info rating review
         Results                   
Summary1 Home       -      -      -
         Away       -      -      -
         For        -      -      -
         Against    -      -      -

像被洗掉一樣作業drop：

dfTable1.index = pd.MultiIndex.from_product([[f'Summary1'], dfTable1.Results])
dfTable1 = dfTable1.drop('Results', axis=1)
print (dfTable1)
                 info rating review
         Results                   
Summary1 Home       -      -      -
         Away       -      -      -
         For        -      -      -
         Against    -      -      -

編輯：

dfDictionary = {'Results':['Home',
                                'Away',
                                'For',
                                'Against'
                                ],
                     'info':[ '-', '-','-','-',],
                     'rating':[ '-', '-','-','-',],
                     'review':[ '-', '-','-','-',]}
dfTable1 = pd.DataFrame(dfDictionary)
dfTable2 = pd.DataFrame(dfDictionary)
    

dfTable1 = pd.concat({'Summary1':dfTable1.set_index('Results')})
dfTable2 = pd.concat({'Summary2':dfTable2.set_index('Results')})

resultsTable = pd.concat([dfTable1, dfTable2])

對于預期的輸出，必須從列名稱創建幫助程式 DataFrame，對于合并的單元格，Results創建 3 個級別MultiIndex。

然后分別寫第一個標題和沒有列名的資料：

d = {'level_0':'Results'}
header = resultsTable.reset_index().columns.to_frame().rename(index=d).replace({0:d})
header = pd.concat({'Final Consolidated Table':header.set_index(0, append=True)}).T.rename_axis([None, None, None], axis=1)

resultsTable = resultsTable.rename_axis([None, None])

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    header.to_excel(writer, startcol=-1)
    resultsTable.to_excel(writer, startrow=2, header=None)

標籤：Python 熊猫 数据框 多指标

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