如何在pandas中unstack之前动态重命名列？

Question

我使用 groupby 和 sum 创建了以下数据框：-year_month  Country           2008-01     Afghanistan             2            Albania                 3            Argentina               42008-02     Afghanistan             3            Albania                 4            Argentina               5我需要取消堆叠并希望将 name 重命名为 der_value_Afghanistan、der_value_Albania 等作为列名而不是阿富汗等。由于它可能是 100 或更多，有没有办法将其全部重命名而不是手动重命名？year_month der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina

Answer 1

我认为需要Series.unstack有DataFrame.add_prefix：

df = s.unstack().add_prefix('der_value_')

print (df)

Country     der_value_Afghanistan  der_value_Albania  der_value_Argentina

year_month                                                               

2008-01                         2                  3                    4

2008-02                         3                  4                    5

对于index列加DataFrame.rename_axis有DataFrame.reset_index：

df = s.unstack().add_prefix('der_value_').rename_axis(None, axis=1).reset_index()

print (df)

  year_month  der_value_Afghanistan  der_value_Albania  der_value_Argentina

0    2008-01                      2                  3                    4

1    2008-02                      3                  4                    5

修改MultiInex前，unstack也可以通过MultiIndex.from_arrays：

a = s.index.get_level_values(0)

b = 'der_value_' + s.index.get_level_values(1)

s.index = pd.MultiIndex.from_arrays([a, b], names=s.index.names)

print (s)

year_month  Country              

2008-01     der_value_Afghanistan    2

            der_value_Albania        3

            der_value_Argentina      4

2008-02     der_value_Afghanistan    3

            der_value_Albania        4

            der_value_Argentina      5

Name: a, dtype: int64

df = s.unstack()

print (df)

Country     der_value_Afghanistan  der_value_Albania  der_value_Argentina

year_month                                                               

2008-01                         2                  3                    4

2008-02                         3                  4                    5

Answer 2

创造性地使用 MultiIndex 内部结构

idx, cols = s.index.levels

i, j = s.index.labels

v = np.zeros((len(idx), len(cols)), dtype=s.dtype)

v[i, j] = s

pd.DataFrame(

    np.column_stack([idx, v]),

    columns=np.append('year_month', 'der_value_' + cols)

)

  year_month der_value_Afghanistan der_value_Albania der_value_Argentina

0    2008-01                     2                 3                   4

1    2008-02                     3                 4                   5