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pythonパンダ:マルチインデックスデータフレームの単一列ラベルの名前を変更

私は次のようなdfを持っています:

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

列「1」と「2」の名前を「1」と「2」に変更するにはどうすればよいですか?

Df.rename()が役立つと思いましたが、そうではありません。これを行う方法がわかりませんか?

14
Boosted_d16

それは確かにrenameに欠けているものです(理想的にはレベルを指定できるはずです)。
別の方法は、列インデックスのレベルを設定することですが、その場合、そのレベルのすべての値を知る必要があります。

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')
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joris

使用する 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
4
TheBlackCat
df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0, inplace=True)
3

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

2
amn34

pandas 0.22.0(およびおそらくはるか以前)の時点で、レベルを指定できます。

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

または、代わりに(pandas 0.21.0)以降の新しい表記法):

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

しかし実際には、レベルを省略しても機能します。

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

その場合、名前を変更するオカレンスがないか、すべての列レベルがチェックされます。

1
kadee

これは良い質問です。上記の答えを組み合わせて、次の関数を書くことができます。

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

それは私のために働いた。

理想的には、このような機能は将来的に「公式」「名前変更」機能に統合される必要があるため、このようなハックを作成する必要はありません。

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Ying Zhang