我使用 groupby 和 sum 創(chuàng)建了以下數(shù)據(jù)框：-year_month Country 2008-01 Afghanistan 2 Albania 3 Argentina 42008-02 Afghanistan 3 Albania 4 Argentina 5我需要取消堆疊并希望將 name 重命名為 der_value_Afghanistan、der_value_Albania 等作為列名而不是阿富汗等。由于它可能是 100 或更多，有沒有辦法將其全部重命名而不是手動重命名？year_month der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina
2 回答
慕婉清6462132
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我認(rèn)為需要Series.unstack有DataFrame.add_prefix：
df = s.unstack().add_prefix('der_value_')
print (df)
Country der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina
year_month
2008-01 2 3 4
2008-02 3 4 5
對于index列加DataFrame.rename_axis有DataFrame.reset_index：
df = s.unstack().add_prefix('der_value_').rename_axis(None, axis=1).reset_index()
print (df)
year_month der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina
0 2008-01 2 3 4
1 2008-02 3 4 5
修改MultiInex前，unstack也可以通過MultiIndex.from_arrays：
a = s.index.get_level_values(0)
b = 'der_value_' + s.index.get_level_values(1)
s.index = pd.MultiIndex.from_arrays([a, b], names=s.index.names)
print (s)
year_month Country
2008-01 der_value_Afghanistan 2
der_value_Albania 3
der_value_Argentina 4
2008-02 der_value_Afghanistan 3
der_value_Albania 4
der_value_Argentina 5
Name: a, dtype: int64
df = s.unstack()
print (df)
Country der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina
year_month
2008-01 2 3 4
2008-02 3 4 5
不負相思意
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創(chuàng)造性地使用 MultiIndex 內(nèi)部結(jié)構(gòu)
idx, cols = s.index.levels
i, j = s.index.labels
v = np.zeros((len(idx), len(cols)), dtype=s.dtype)
v[i, j] = s
pd.DataFrame(
np.column_stack([idx, v]),
columns=np.append('year_month', 'der_value_' + cols)
)
year_month der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina
0 2008-01 2 3 4
1 2008-02 3 4 5
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