Pandas: измените имя определенного столбца в фрейме данных с многоуровневыми столбцами

Я хочу найти способ изменить имя определенного столбца в многоуровневом фрейме данных.

С этими данными:

data = {
    ('A', '1', 'I'): [1, 2, 3, 4, 5], 
    ('B', '2', 'II'): [1, 2, 3, 4, 5], 
    ('C', '3', 'I'): [1, 2, 3, 4, 5], 
    ('D', '4', 'II'): [1, 2, 3, 4, 5], 
    ('E', '5', 'III'): [1, 2, 3, 4, 5], 
}

dataDF = pd.DataFrame(data)

Этот код не работает:

dataDF.rename(columns = {('A', '1', 'I'):('Z', '100', 'Z')}, inplace=True)

Результат:

    A   B   C   D   E
    1   2   3   4   5
    I   II  I   II  III
0   1   1   1   1   1
1   2   2   2   2   2
2   3   3   3   3   3
3   4   4   4   4   4
4   5   5   5   5   5

А также нет:

dataDF.columns.values[0] = ('Z', '100', 'Z')

Результат:

    A   B   C   D   E
    1   2   3   4   5
    I   II  I   II  III
0   1   1   1   1   1
1   2   2   2   2   2
2   3   3   3   3   3
3   4   4   4   4   4
4   5   5   5   5   5

Но с комбинацией вышеуказанных кодов работает!!!

dataDF.columns.values[0] = ('Z', '100', 'Z')
dataDF.rename(columns = {('A', '1', 'I'):('Z', '100', 'Z')}, inplace=True)
dataDF

Результат:

    Z   B   C   D   E
    100 2   3   4   5
    Z   II  I   II  III
0   1   1   1   1   1
1   2   2   2   2   2
2   3   3   3   3   3
3   4   4   4   4   4
4   5   5   5   5   5

Это ошибка панд?


python pandas dataframe multi-level
person sh.jeon    schedule 07.11.2016    source источник

Ответы (3)


arrow_upward
24
arrow_downward

это моя теория

pandas не хочет, чтобы pd.Indexs изменялось. Мы можем увидеть это, если попытаемся сами изменить первый элемент индекса.

dataDF.columns[0] = ('Z', '100', 'Z')

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-2c0b76762235> in <module>()
----> 1 dataDF.columns[0] = ('Z', '100', 'Z')

//anaconda/envs/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/indexes/base.py in __setitem__(self, key, value)
   1372 
   1373     def __setitem__(self, key, value):
-> 1374         raise TypeError("Index does not support mutable operations")
   1375 
   1376     def __getitem__(self, key):

TypeError: Index does not support mutable operations

Но панды не могут контролировать то, что вы делаете с атрибутом values.

dataDF.columns.values[0] = ('Z', '100', 'Z')

мы видим, что dataDF.columns выглядит так же, но dataDF.columns.values явно отражает изменение. К сожалению, df.columns.values - это не то, что отображается на дисплее фрейма данных.

С другой стороны, это действительно похоже на то, что это должно работать. Тот факт, что это не кажется мне неправильным.

dataDF.rename(columns={('A', '1', 'I'): ('Z', '100', 'Z')}, inplace=True)

Я считаю, что причина, по которой это работает только после изменения значений, заключается в том, что rename вызывает реконструкцию столбцов, просматривая значения. Поскольку мы меняем значения, теперь это работает. Это исключительно глупо, и я не рекомендую создавать процесс, основанный на этом.

моя рекомендация

  • определить местоположение имени столбца, которое вы хотите изменить
  • присвоить имя столбца массиву значений
  • создавать новые столбцы с нуля, явно
from_col = ('A', '1', 'I')
to_col = ('Z', '100', 'Z')
colloc = dataDF.columns.get_loc(from_col)
cvals = dataDF.columns.values
cvals[colloc] = to_col

dataDF.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cvals.tolist())

dataDF

[![enter code here][1]][1]
person piRSquared    schedule 07.11.2016
comment
dataDF.columns.values[0] = ('Z', '100', 'Z') у меня работает. Печать dataDF.columns после этого корректно отражает изменение. Что мне здесь не хватает? Панды исправили это в более новой версии? - person Jon; 09.06.2021

arrow_upward
1
arrow_downward

Вы можете просто изменить его, как DF.columns.levels=[[u'Z', u'B', u'C', u'D', u'E'],[u'5', u'2', u'3', u'4', u'5'],[u'IIIIII', u'II', u'III']]

person Dark Matter    schedule 07.11.2016
comment
все же я не уверен, что это ошибка, как вы говорите. - person Dark Matter; 07.11.2016

arrow_upward
1
arrow_downward

Я столкнулся с этим вопросом, когда сам пытался найти решение для переименования имен столбцов в фрейме данных с несколькими уровнями. Я попробовал решение, предоставленное @Dark Matter, поскольку оно оказалось очень простым:

dataDF.columns.levels = [[u'Z', u'B', u'C', u'D', u'E'], [u'100', u'2', u'3', u'4', u'5'], [u'Z', u'II', u'III']]

Но высветилось сообщение об ошибке:

C:\anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: setting `levels` directly is deprecated. Use set_levels instead
  """Entry point for launching an IPython kernel.

Вроде работало, но уже не работает. Поэтому я использовал:

dataDF.columns.set_levels([['Z', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                           ['100', '2', '3', '4', '5'],
                           ['Z', 'II', 'III']],
                          [0, 1, 2], inplace=True)

Результат: dataDF

Z   B   C   D   E
100 2   3   4   5
Z   II  Z   II  III
0   1   1   1   1   1
1   2   2   2   2   2
2   3   3   3   3   3
3   4   4   4   4   4
4   5   5   5   5   5
person novastar    schedule 23.03.2018