python - 重命名多索引pandas列的单列

Question

我有一个带有多索引的数据框。这些列看起来像:

例如。 DF:

      index date        Text        Text        Text        Text        Text
OtherText               OtherText1  OtherText1  OtherText1  OtherText1  OtherText1
Col                     Col1        Col2        Col3        Col4        Col5
        0   17-Jun-14   1           2           3           4           5

要创建的代码:

arrays = [['Date', 'Text', 'Text', 'Text', 'Text', 'Text'],
      ['', 'OtherText1', 'OtherText1', 'OtherText1', 'OtherText1', 'OtherText1'],
      ['', 'Col1', 'Col2', 'Col3', 'Col4', 'Col5']]
df = pd.DataFrame(randn(1,6), columns=arrays)

列名称:

[('date', '', ''),
 ('text', 'somemoretext', 'Col1'),
 ('text', 'somemoretext', 'Col2'),
 ('text', 'somemoretext', 'Col3')...]

我正在寻找重命名或交换第一列的级别。这不会产生错误，但也不会更改列。

df.rename(columns={"('date', '', '')" : "('', '' 'date')"}, inplace=True)

如何重新排序和/或重命名多重索引中的特定列？

期望的输出:

      index             Text        Text        Text        Text        Text
OtherText               OtherText1  OtherText1  OtherText1  OtherText1  OtherText1
Col          date       Col1        Col2        Col3        Col4        Col5
        0   17-Jun-14   1           2           3           4           5

Answer 1

你可以做到这一点。

In [17]: df.set_index('Date').reset_index(col_level=2)
Out[17]: 
                   Text                                        
             OtherText1                                        
       Date        Col1      Col2      Col3      Col4      Col5
0 -1.468055   -1.528279 -1.230268  0.010953 -1.344443  0.650798

我不确定您为什么以这种方式使用多索引列。 HTH。