Pandas如何在透视表中删除多级索引

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas删除透视表中的多级索引。Pandas是一种基于Python的数据分析工具，它提供了强大的数据处理和分析功能，包括透视表。在数据处理中，我们经常需要使用透视表进行数据线索和分析，但是有时透视表会生成多个索引，这可能会导致我们在后续的数据处理过程中遇到麻烦。因此，我们需要学会如何去除多级索引，以便更好地解析数据。

阅读更多：Pandas 教程

什么是透视表

透视表是一种数据分析工具，它可以帮助我们对数据进行聚合、排序、筛选和分组，并将结果以表格形式呈现出来。与普通的表格不同，透视表可以通过行、列、值和筛选器等多个维度对数据进行多维度分析。在Pandas中，我们可以使用pivot_table()函数来创建透视表。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用pivot_table()函数创建透视表：

import pandas as pd

data = {'Name':['Jack', 'Jack', 'Tom', 'Tom', 'Tom', 'Tom'], 'Subject':['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math', 'Science'], 'Score':[90, 80, 85, 95, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Score', index=['Name'], columns=['Subject'], aggfunc='mean')
print(pivot_table)

这段代码将生成以下透视表：

Subject  Math  Science
Name
Jack       90.0     80.0
Tom        88.5     91.5

在这个透视表中，每个学生的数学和科学成绩都被列到了透视表中，我们可以很方便地看到每个学生的成绩情况。

如何去除透视表中的多级索引

当我们使用透视表进行数据分析时，有时会生成多层索引，这可能会给后续的数据处理带来不便。因此，我们需要学会如何去除透视表中的多级索引。

1. 重新命名列名

将多级索引中的列名重新命名，然后扁平化多级索引：

import pandas as pd

data = {'Name':['Jack', 'Jack', 'Tom', 'Tom', 'Tom', 'Tom'],
        'Subject':['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math', 'Science'],
        'Score':[90, 80, 85, 95, 92, 88]}

df = pd.DataFrame(data)
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Score', index=['Name'], columns=['Subject'], aggfunc='mean')

# 重新命名列名
pivot_table.columns = ['_'.join(col).strip() for col in pivot_table.columns.values]

# 扁平化多级索引
pivot_table = pivot_table.reset_index()

print(pivot_table)

该代码将生成以下透视表：

  Name  Score_Math  Score_Science
0  Jack        90.0           80.0
1   Tom        88.5           91.5

这个透视表只有一级的索引，使得我们可以更方便地对数据进行处理。

2. 使用melt()函数

将一个或多个列转换为新的行，将多层索引转换为单层索引：

import pandas as pd

data = {'Name':['Jack', 'Jack', 'Tom', 'Tom', 'Tom', 'Tom'],
        'Subject':['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math', 'Science'],
        'Score':[90, 80, 85, 95, 92, 88]}

df =pd.DataFrame(data)
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Score', index=['Name'], columns=['Subject'], aggfunc='mean')

# 使用melt()函数
pivot_table = pivot_table.reset_index()
pivot_table = pivot_table.melt(id_vars=["Name"], var_name="Subject", value_name="Score")
pivot_table = pivot_table.pivot(index="Name", columns="Subject", values="Score").reset_index()

print(pivot_table)

该代码将生成以下透视表：

Subject  Name  Math  Science
0         Jack  90.0     80.0
1          Tom  88.5     91.5

这个透视表只有一级的索引，使得我们可以更方便地对数据进行处理。

总结

透视表是一种很常用的数据分析工具，但是在使用它的过程中有时会生成多层索引。在本文中，我们介绍了两种方法可以帮助我们去除透视表中的多级索引，包括重新命名列名和使用melt()函数。这些方法使得我们可以更好地解析数据，并更方便地进行后续的数据处理。