Pandas: cách tối ưu để cột MultiIndex

Question

Tôi bắt đầu với DataFrame sau:

df_1 = DataFrame({ 
     "Cat1" : ["a", "b"], 
     "Vals1" : [1,2] , 
     "Vals2" : [3,4] 
    }) 
df 

Tôi muốn làm cho nó trông như thế này:

Và tôi có thể làm điều đó, với mã này:

df_2 = (
    pd.melt(df_1, id_vars=["Cat1"]) 
    .T 
) 
df_2.columns = (
    pd.MultiIndex 
     .from_tuples(
      list(zip(df_2.loc["Cat1", :] , df_2.loc["variable", :])) , 
      names=["Cat1", None] 
     ) 
) 
df_2 = (
    df_2 
    .loc[["value"], :] 
    .reset_index(drop=True) 
    .sortlevel(0, axis=1) 
) 
df_2 

Nhưng có rất nhiều bước ở đây mà tôi cảm thấy mùi mã, hoặc ít nhất là một cái gì đó mơ hồ không phải là gấu trúc thành ngữ, như thể tôi đang thiếu điểm của một cái gì đó trong API. Làm tương đương với chỉ mục dựa trên hàng chỉ là một bước, ví dụ: qua set_index(). (Lưu ý rằng tôi biết rằng các cột tương đương với set_index()is still an open issue). Có cách nào tốt hơn, chính thức hơn để thực hiện việc này không?

Answer 1

Bạn có thể sử dụng stack(), to_frame(), và T cho chuyển vị.

df_1.set_index('Cat1').stack().to_frame().T 


Cat1  a   b  
    Vals1 Vals2 Vals1 Vals2 
0  1  3  2  4 

Answer 2

Hãy nghĩ về nó như một khung dữ liệu được chuyển đổi. Ở đây bạn đi:

df.set_index('Cat1').unstack().swaplevel().sort_index().to_frame().T 
Out[46]: 
Cat1  a   b  
    Vals1 Vals2 Vals1 Vals2 
0  1  3  2  4