python - Pandas:重组数据框

Question

我有一个包含四列的数据框:

df = pd.DataFrame({'name': {1:'Aaron', 2:'Bobby', 3:'Carl'},  
               'job': {1:'mechanic', 2:'carpenter', 3:'plumber'},
               'experience': {1:12, 2:23, 3:14},
               'type': {1:'owner',2:'contractor',3:'assistant'}},
              columns=['name','job','experience','type'])
df

我想使用 pandas 来 reshape 数据，以便 names 是索引，job 是列标题，并具有 experience和 type 作为列的子标题 - 即，在 mechanic 列下，将有一个用于 experience 和 的子列type，与carpenter栏下相同，等等

我尝试过使用

df.set_index(['name', 'job']).unstack('job') 

但是，经验和类型才是最重要的，而不是工作。有没有办法可以更改此设置，使 job 成为列标题的顶层？

感谢您的帮助!

Answer 1

您可以使用MultiIndex.swaplevel :

df.columns = df.columns.swaplevel(0,1)
print (df)
job    carpenter   mechanic    plumber   carpenter mechanic    plumber
      experience experience experience        type     type       type
name                                                                  
Aaron        NaN       12.0        NaN        None    owner       None
Bobby       23.0        NaN        NaN  contractor     None       None
Carl         NaN        NaN       14.0        None     None  assistant