我有一个数据帧如下:熊猫 - 连接两个多指数dataframes
df.head()
Student Name Q1 Q2 Q3
Month Roll No
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay 0.0 0.0 0.0
1 Abraham Ancy Chandy 6.0 5.0 5.0
2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0
3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 5.0 3.0
4 Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0
现在,我想作一个分层列的索引,所以我做了以下的方法:
big_df = pd.concat([df['Student Name'], df[['Q1', 'Q2', 'Q3']]], axis=1, keys=['Name', 'IS'])
,并能够得到如下:
>>> big_df
Name IS
Student Name Q1 Q2 Q3
Month Roll No
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay 0.0 0.0 0.0
1 Abraham Ancy Chandy 6.0 5.0 5.0
2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0
3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 5.0 3.0
4 Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0
现在的第二次迭代,我只想来串联Q1, Q2, Q3
从新数据帧到big_df
数据帧的值(以前连接的数据帧)。现在的第二次迭代数据框如下:
Student Name Q1 Q2 Q3
Month Roll No
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay 0.0 0.0 0.0
1 Abraham Ancy Chandy 8.0 5.0 5.0
2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 4.0
3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 4.0 3.0
4 Barretto Cleon Domnic 2.0 3.0 4.0
我想要的big_df
类似如下:
Name IS CC
Student Name Q1 Q2 Q3 Q1 Q2 Q3
Month Roll No
2016-08-01 0 Save Mithil Vinay 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 Abraham Ancy Chandy 6.0 5.0 5.0 8.0 5.0 5.0
2 Barabde Pranjal Sanjiv 7.0 5.0 5.0 7.0 5.0 4.0
3 Bari Siddhesh Kishor 8.0 5.0 3.0 8.0 4.0 3.0
4 Barretto Cleon Domnic 1.0 5.0 4.0 2.0 3.0 4.0
我尝试了以下代码,但都给人错误:
big_df.concat([df[['Q1', 'Q2', 'Q3']]], axis=1, keys=['CC'])
pd.concat([big_df, df[['Q1', 'Q2', 'Q3']]], axis=1, keys=['Name', 'CC'])
我在哪里做错误?请帮助。我是新来的大熊猫
如果当你提出问题这将是真棒,你的东西在那里格式化你的问题可以简单地复制并使用pd.read_clipboard()来获取初始数据。您应该测试它的工作原理,并且还会突出显示read_clipboard()或几个后期处理行中需要哪些参数以准确获取您的数据框。这将使任何人都可以更容易地提供帮助。 –
@JulienMarrec很抱歉,下次会改进它。感谢支持 – Jeril