我有初始數(shù)據(jù)框： r_id1 r_score1 rid2 r_score2RankID1 ID21 A-1 id-1 1.23 id-34 6.782 A-1 id-9 2.34 id-45 3.453 A-2 id-8 3.56 id-32 4.564 A-3 id-6 4.35 id-10 3.985 A-4 id-4 7.89 id-67 2.98我希望我的數(shù)據(jù)框是（Result_df）： Score_R1 Score_R2 r_id1 r_score1 rid2 r_score2ID1 ID21 A-1 id-1 1.23 id-34 6.782 A-1 id-9 2.34 id-45 3.453 A-2 id-8 3.56 id-32 4.564 A-3 id-6 4.35 id-10 3.985 A-4 id-4 7.89 id-67 2.98我的數(shù)據(jù)框是多索引并且具有多索引列。我嘗試了這段代碼final_df.columns = [' '.join(col).strip() for col in final_df.columns.values]這給了我這個(gè)輸出ID1 ID2 r_id1 r_score1 rid2 r_score21 A-1 id-1 1.23 id-34 6.782 A-1 id-9 2.34 id-45 3.453 A-2 id-8 3.56 id-32 4.564 A-3 id-6 4.35 id-10 3.985 A-4 id-4 7.89 id-67 2.98后 ：cols = final_df.columns.map(''.join)lvl = 'Score_R' + cols.str.extract('(\d+)', expand=False)final_df.columns = [lvl, cols]final_df.to_csv("f.csv")輸出是： Score_R1 Score_R1 Score_R2 Score_R2 r_id1 r_score1 rid2 r_score2ID1 ID21 A-1 id-1 1.23 id-34 6.782 A-1 id-9 2.34 id-45 3.453 A-2 id-8 3.56 id-32 4.564 A-3 id-6 4.35 id-10 3.985 A-4 id-4 7.89 id-67 2.98我需要合并具有相同名稱的列標(biāo)題 Score_R1 Score_R2 r_id1 r_score1 rid2 r_score2ID1 ID21 A-1 id-1 1.23 id-34 6.782 A-1 id-9 2.34 id-45 3.45
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慕妹3242003
TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
您可以用于str.extract從列名稱中獲取數(shù)字，添加前綴并最后將原始列分配回MultiIndex in columns：
print (df.columns.tolist())
[('r_id1', ''), ('r_score1', ''), ('rid2', ''), ('r_score2', '')]
cols = df.columns.map(''.join)
print (cols.tolist())
['r_id1', 'r_score1', 'rid2', 'r_score2']
lvl = 'Score_R' + cols.str.extract('(\d+)', expand=False)
print (lvl)
Index(['Score_R1', 'Score_R1', 'Score_R2', 'Score_R2'], dtype='object')
df.columns = [lvl, cols]
print (df)
? ? ? ? Score_R1? ? ? ? ? Score_R2? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ?r_id1 r_score1? ? ?rid2 r_score2
ID1 ID2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
1? ?A-1? ? ?id-1? ? ?1.23? ? id-34? ? ?6.78
2? ?A-1? ? ?id-9? ? ?2.34? ? id-45? ? ?3.45
3? ?A-2? ? ?id-8? ? ?3.56? ? id-32? ? ?4.56
4? ?A-3? ? ?id-6? ? ?4.35? ? id-10? ? ?3.98
5? ?A-4? ? ?id-4? ? ?7.89? ? id-67? ? ?2.98
df.columns = df.columns.map('_'.join)
print (df)
? ? ? ? Score_R1_r_id1? Score_R1_r_score1 Score_R2_rid2? Score_R2_r_score2
ID1 ID2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
1? ?A-1? ? ? ? ? ?id-1? ? ? ? ? ? ? ?1.23? ? ? ? ?id-34? ? ? ? ? ? ? ?6.78
2? ?A-1? ? ? ? ? ?id-9? ? ? ? ? ? ? ?2.34? ? ? ? ?id-45? ? ? ? ? ? ? ?3.45
3? ?A-2? ? ? ? ? ?id-8? ? ? ? ? ? ? ?3.56? ? ? ? ?id-32? ? ? ? ? ? ? ?4.56
4? ?A-3? ? ? ? ? ?id-6? ? ? ? ? ? ? ?4.35? ? ? ? ?id-10? ? ? ? ? ? ? ?3.98
5? ?A-4? ? ? ? ? ?id-4? ? ? ? ? ? ? ?7.89? ? ? ? ?id-67? ? ? ? ? ? ? ?2.98
編輯：您可以將第一級(jí)的缺失值替換為空字符串：
cols = df.columns.droplevel(-1)
lvl = 'Score_R' + cols.str.extract('(\d+)', expand=False)
print (lvl)
Index(['Score_R1', 'Score_R1', 'Score_R2', 'Score_R2'], dtype='object')
lvl = lvl.where(~lvl.duplicated(), '')
print (lvl)
Index(['Score_R1', '', 'Score_R2', ''], dtype='object')
df.columns = [lvl, cols]
print (df)
? ? ? ? Score_R1? ? ? ? ? Score_R2? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ?r_id1 r_score1? ? ?rid2 r_score2
ID1 ID2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
1? ?A-1? ? ?id-1? ? ?1.23? ? id-34? ? ?6.78
2? ?A-1? ? ?id-9? ? ?2.34? ? id-45? ? ?3.45
3? ?A-2? ? ?id-8? ? ?3.56? ? id-32? ? ?4.56
4? ?A-3? ? ?id-6? ? ?4.35? ? id-10? ? ?3.98
5? ?A-4? ? ?id-4? ? ?7.89? ? id-67? ? ?2.98
print (df.columns)
MultiIndex([('Score_R1',? ? 'r_id1'),
? ? ? ? ? ? (? ? ? ? '', 'r_score1'),
? ? ? ? ? ? ('Score_R2',? ? ?'rid2'),
? ? ? ? ? ? (? ? ? ? '', 'r_score2')],
? ? ? ? ? ?)
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