Multi-Column from_tuplesを実行するには？

Question

私は

   Value 
Caps Lower  
A a   1 
B a   2 
B b   3 

しかし、どのように、私は、フォーム

に

 (A, a) (A, b) (B,a) (B,b) 
index 
1  1  2  2  3 
2  2  3  3  2 
3  3  4  4  1 

形で列のタプルを変更するかに

 Value 
(A,a) 1 
(B,a) 2 
(B,b) 3 

のようなものを変更するためにpd.MultiIndex.from_tuples()を使用する方法を取得します

Caps   A    B 
Lower  a  b  a  b 
index 
1   1  2  2  3 
2   2  3  3  2 
3   3  4  4  1 

多くのありがとうございます。

---

編集： Iはタプル列ヘッダーを持っている理由は、私はマルチレベル列を持つデータフレームにシングルレベルカラムとデータフレームに加わったときに、それはのタプルに複数列になっていることです文字列フォーマットを使用し、単一レベルを単一文字列として残しました。

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編集2 - 代替ソリューション：ここでの問題を述べたように、列レベルの大きさが異なるとjoinを経て生まれました。これは、Multi-Columnが文字列のタプルに縮小されたことを意味していました。この問題を回避するには、参加する前に、私が参加したいDataFrameにdf.columns = [('col_level_0','col_level_1','col_level_2')]を使用しました。

Answer 1

割り当ては、既存の列に渡しpd.MultiIndex.from_tuplesから結果とcolumnsに直接：

df.columns.names = ['Caps','Lower'] 

：あなたは次のようにcolumns属性のnames属性に直接割り当てることができます

In [186]: 
l=[('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B','a'), ('B','b')] 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = l) 
df 

Out[186]: 
    (A, a) (A, b) (B, a) (B, b) 
0 -0.876353 0.553742 1.631858 -0.561309 
1 0.463058 -0.455014 -0.491336 -1.436059 
2 0.337810 0.233624 -0.571749 -2.259763 
3 1.073057 -0.475894 0.999643 -0.379743 
4 0.441800 0.311202 -0.191552 0.291268 

In [187]:  
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['Caps','Lower']) 
df 

Out[187]: 
Caps   A     B   
Lower   a   b   a   b 
0  -0.876353 0.553742 1.631858 -0.561309 
1  0.463058 -0.455014 -0.491336 -1.436059 
2  0.337810 0.233624 -0.571749 -2.259763 
3  1.073057 -0.475894 0.999643 -0.379743 
4  0.441800 0.311202 -0.191552 0.291268 

ノートname属性と混同しないでください。

Answer 2

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'Value': [1,2,3]}, index=[('A','a'),('B','a'),('B','b')]) 
print (df) 
     Value 
(A, a)  1 
(B, a)  2 
(B, b)  3 

df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index, names=['Caps','Lower']) 
print (df) 
      Value 
Caps Lower  
A a   1 
B a   2 
    b   3 

columnsでこれと同じ作品は、Edchum's answer参照：別の解決策は、パラメータnamesで使用MultiIndex.from_tuplesある

が

df.columns= pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['Caps','Lower'])