python - MultiIndex DataFrame 中基于现有列级别值的新级别

Question

假设我有一个像这样的 DataFrame:

df = pd.DataFrame(data = [[1,2,3,4,5,6], [3,4,5,6,7,8]], 
                  columns = pd.MultiIndex.from_product([('A1', 'B1', 'A2'), (10,20)], names=['level_0','level_1']))

它是这样的: DataFrame image

我想在包含 1 的列中添加新级别，其中 level_0 值包含 “1” 和 2，其中 level_0 值包含 "2"。所以，基本上:

• 其中 level_0 == "A1" --> new_level = 1
• 其中 level_0 == "B1" --> new_level = 1
• 其中 level_0 == "A2" --> new_level = 2

关于如何做到这一点有什么建议吗？

Answer 1

使用 lsit 理解从第一级值中提取数字，并通过 MultiIndex.from_tuples 创建新的 MultiIndex :

import re

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(re.findall(r'(\d+)$', x[0])[0], *x) 
                                         for x in df.columns.tolist()], 
                                       names=('new_level',*df.columns.names))
print (df)

new_level  1           2   
level_0   A1    B1    A2   
level_1   10 20 10 20 10 20
0          1  2  3  4  5  6
1          3  4  5  6  7  8