DataFrame列をMultiIndexに編成する

Question

私のデータフレームの列をグループにまとめたいと思います。一般的に、私が分析をしているときには、識別子変数、独立変数、従属変数などがあるかもしれません。そして、共通の見出しの下にそのようなすべての変数をまとめるのが組織的にはいいと思います。ここで

は、例えば、これは正確に動作しません

import string 
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({"a": list(string.ascii_lowercase[:5]), 
       "b" : np.arange(0,5), 
       "c":list(string.ascii_uppercase[:5]), 
       "d" : np.arange(5,10)}) 
index1 = pd.MultiIndex.from_product([["Letter"], ["a","c"]]) 
index2 = pd.MultiIndex.from_product([["Number"], ["b", "d"]]) 
index = index1.union(index2) 
df.columns = index 

です。

Letter Number 
    a c b d 
0 a 0 A 5 
1 b 1 B 6 
2 c 2 C 7 
3 d 3 D 8 
4 e 4 E 9 

代わりに、私は、インデックスを変更する前に、彼らが第2のレベルのマルチインデックスと整列するように列を並べ替えること

df = df[index.get_level_values(1)] 
    df.columns = index 

を追加する必要があります。これはちょっとした気がして、私はちょうどこれを行うより良い方法があるのだろうかと思っていた。ここ

Answer 1

良い解決策である。

import string 
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({"a": list(string.ascii_lowercase[:5]), 
       "b" : np.arange(0,5), 
       "c":list(string.ascii_uppercase[:5]), 
       "d" : np.arange(5,10)}) 
index1 = pd.MultiIndex.from_product([["Letter"], ["a","c"]]) 
index2 = pd.MultiIndex.from_product([["Number"], ["b", "d"]]) 
index = index1.union(index2) 
df.columns = index 

print(df) 
    Letter Number 
     a c  b d 
0  a 0  A 5 
1  b 1  B 6 
2  c 2  C 7 
3  d 3  D 8 
4  e 4  E 9 

df.columns = df.columns.map('_'.join) 
print(df) 

マルチインデックス列を平坦化出力より神託方法：

Letter_a Letter_c Number_b Number_d 
0  a   0  A   5 
1  b   1  B   6 
2  c   2  C   7 
3  d   3  D   8 
4  e   4  E   9