我要评论在pandas中使用pivot_table做聚合运算后，计算出来的结果具有多层次索引。
import pandas as pd sku_store=data10.pivot_table(index=["item_num","vender_name"],columns="period",values=["store_name"],aggfunc=["count"]) sku_store=sku_store.reset_index()
如下所示，这是一个三层结构的索引
接下来我们给这个三层索引降级为单层索引。
法一：
sku_store.columns=["_".join(x) for x in sku_store.columns.ravel()]
降级后的索引如下：
*其中ravel()函数
pandas series.ravel()函数将展平的基础数据作为ndarray返回。
法二：
直接将指定的层级索引drop掉
sku_store.columns=sku_store.columns.droplevel(1) sku_store.columns=sku_store.columns.droplevel(1)
降级后的索引如下：
到此这篇关于python pandas多层次索引降级为单层索引的文章就介绍到这了,更多相关pandas多层次索引降级为单层索引内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
发表评论