给定一个多索引 df
X
E1_ex0 E1_ex2 E2_ex0 E4_ex0
0 3 4 1 1
1 4 3 2 0我想将第二个级别拆分为 _ 并将第二个项目推为第三个级别，如下所示
X
E1 E2 E4
ex0 ex2 ex0 ex0
0 3 4 1 1
1 4 3 2 0我可以知道该怎么做吗？
可以按照以下代码创建原始 df
arr = np.random.randint(5, size=(2, 4))
tuples = [('X', 'E1_ex0'), ('X', 'E1_ex2'), ('X', 'E2_ex0'), ('X', 'E4_ex0')]
df = pd.DataFrame(data=arr, columns=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples))我尝试在网上查找，但无法找到相关资源。
我认为最接近的例子是在这个 https://stackoverflow.com/a/46247373/6446053 中，但我正在努力只拆分第二级
回答1
您可以循环多索引列并通过解压缩拆分列表来构造第三级索引。
tuples = [(index[0], *index[1].split('_')) for index in df.columns]
df2 = pd.DataFrame(data=df.values, columns=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples))
# or without creating new DataFrame
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(index[0], *index[1].split('_')) for index in df.columns])print(df2)
X
E1 E2 E4
ex0 ex2 ex0 ex0
0 1 0 3 3
1 0 1 4 3